Computex 2026电脑展期间，巨头们再次强调了一个行业趋势：通过CPU、GPU、存储与网络高效协同构建系统级能力，才能真正释放AI规模化应用的价值。当AI迈向智能体时代，由于既要承载高密度CPU集群中的数据预处理、编排调度与任务分解等工作，又要在GPU智算服务器集群中承担主控CPU角色，CPU正重返现代AI基础设施的中心。
日前，占据“主场优势”的英特尔已推出了Intel 18A制程首款数据中心CPU，同时据财联社记者观察，芯片厂商均瞄准了AI浪潮中数据中心CPU的机遇，各巨头的“混战”已打响。
“随着AI Agent兴起，CPU在AI架构中重要性提升，需求明显增加，近四周以来，有多家公司CEO打电话联系，希望取得更多CPU。”英特尔CEO陈立武透露。
英特尔中国区技术部总经理高宇在最新接受财联社记者采访时表示，“今天，我们如果把AI数据中心当作未来世界的超级工厂的话，它的产出是Token，它的生产机器有三台：一台是GPU集群，一台是CPU集群，一台是高性能存储集群。驱动这三台机器的都是同一个东西，英特尔至强处理器。”
英伟达CEO黄仁勋则在媒体见面会上表示，英伟达首款自研数据中心CPU Vera将比公司的GPU更受欢迎，因为Vera CPU在处理信息方面起着至关重要的作用，“Vera CPU将成为我们新的主要增长动力。”
CPU重返数据中心C位
今年以来，一组预测数据已经多次出现在媒体报道中：Agentic AI需求带动下，数据中心领域CPU和GPU的配比将从传统的1:8，慢慢变成1:4、1:2甚至1:1。
“我们其实并没有严格计算过，但是我认为我们不要把它看作是数据中心内部，或者是单台服务器内部的比例，应该从全球的业务量去看。”谈及上述比例，腾讯云计算产品运营总监周驰告诉财联社记者。
韩中工商联盟总会AI存储专委会委员长、芯枢科技总经理林美炳向财联社记者表示，实际上两类芯片无硬性固定架构配比，可随业务需求灵活调配。
林美炳向财联社记者举例称，AMD Helios机柜中CPU与GPU配比为1:4，英伟达GB300NVL72机柜中CPU与GPU配比为1:2。另外，谷歌第8代TPU采用了1颗自研CPU搭配2颗TPU芯片的配比设计。
英特尔数据中心集团副总裁兼中国区总经理陈葆立还介绍，某国内领先的大模型厂商，从去年到今年CPU需求提高了5倍。“这是来自真实客户的反馈，至于说未来到底是不是1:1甚至更高，由于AI的发展还处于早期阶段，目前还很难下定论。”
无论数据中心CPU和GPU的配比重构实际进展几何，CPU重返现代AI基础设施中心，已成行业共识。
IDC预测，2026-2027年，企业场景中的活跃智能体数量同比增长超200%。而财联社记者从业内采访获悉，在智能体工作流中，绝大多数任务编排与工具调用相关的负载都运行在CPU上。
具体而言，CPU负责以下几大核心场景：信息检索与工具执行，比如网页搜索、数据库查询、各领域相关API调用；流程编排与指令控制，包括智能体工作流的规划、管理及各模块之间的依赖关系处理；数据处理，如输入解析、摘要生成（如词法）、中间结果的处理。在许多智能体工作负载中，CPU密集型操作往往占据了执行期的绝大部分，很大程度上影响了系统的端到端延迟。
林美炳告诉财联社记者，CPU在AI时代回归核心地位的核心逻辑在于计算负载的结构性变化。传统AI计算以GPU为主导，但AI Agent的普及推动交互任务激增，涉及查询、调度、编排及互联互通等环节，这些任务主要依赖CPU执行，导致其在端到端延迟中占比高达80%-90%。
美银证券预估，到2030年，全球服务器CPU市场规模将上看1250亿美元，年复合增长率31%，其中AI服务器CPU占比将高达77%。
财联社记者另从英特尔方面了解到，行业当前对数据中心CPU有三大核心诉求：提升性能密度，在减少机架空间的同时处理更多的任务；提升每瓦性能，降低TCO；为关键业务部署提供高可靠性保障。
英特尔执行副总裁兼数据中心事业部（DCG）总经理Kevork Kechichian介绍，数据中心的客户需求广泛，工作负载分为三大类：需要高密度计算的横向扩展（Scale-out）工作负载和网络，需要平衡性能和数据吞吐量的通用工作负载，计算密集型和AI工作负载（包括训练和推理）。其中，AI工作负载在过去几年快速增长，除了基础工作负载及当前以训练为主的“前沿模型”（主要依赖加速器和GPU进行训练）之外，越来越多需求正向推理侧迁移。
芯片巨头“混战”打响
刚刚落下帷幕的Computex 2026电脑展，是业内多款重量级硬件新品的集中发布窗口，亦成为了芯片巨头们宣告“混战”打响的最佳舞台。
此次，Intel 18A制程首款数据中心CPU至强6+处理器正式推出。同时，英特尔面向中小企业入门级服务器还推出了12核至强6300系列处理器，目前已通过主流OEM厂商正式发售。
从具体参数看，至强6+拥有288颗能效核，支持8000 MT/s的DDR5内存及576MB末级缓存（LLC）。同时，至强6+采用了PowerVia技术（实现更短、更直接的供电路径，从而降功耗）、RibbonFET技术（增强性能一致性）。
财联社记者还获悉，英特尔推出了一项硬件功能Intel AET（英特尔应用能效遥测技术），支持数据中心运营商在工作负载层级实时查看CPU核心的功耗与运行状态，进而实现能效更优的资源编排、精准成本分摊，并针对负载优化应用落地能效激励机制。
至强6+已在电信网络基础设施中进行测试，并开始配置到数据中心系统中，整个生态系统均有可用平台。其中包括来自华硕、戴尔、爱立信、技嘉、慧与（HPE）、联想、超微等厂商所提供，或在其方案中采用的服务器、网络和集成解决方案。另外，腾讯云基于全栈自研的星星海服务器，即将推出搭载至强6+的新一代云服务器实例。
同时，英特尔、SambaNova和富士康宣布计划构建基于至强处理器的机架级AI基础设施，并在Computex 2026现场展示了已具备量产条件的机架。按合作计划，富士康将为全新机架级AI基础设施提供系统集成支持，并计划制造一款高CPU密度的机架级基础设施变体。
近期，AMD首席执行官苏姿丰也在台北表示，CPU市场过去三四年时间里增长并不明显，增速可能在3%-4%左右，产业聚焦GPU方面。随着AI朝着推理和智能体方向发展，预计未来五年CPU市场每年将增长超过35%，且这一领域的需求非常强劲。
智能体时代CPU价值被重估，至强及其竞品均迎来了机会。
不过陈葆立告诉财联社记者，现在市场非常火爆，（市场需求）是所有供应商都无法快速满足的。
他进一步谈到：“过去两个月我跟我的工程师团队做了很多讨论。有友商一出来就宣称单靠一种CPU架构就能‘打天下’。后来我们研究后发现其实答案是否定的。第一，智能体应用以数量为优先，很多新的智能体在后台做各种工作，这非常适合核数多但单核性能不需要太高的处理器。第二，当智能体真正开始做事情的时候，所触发的任务负载完全不同。比如数据库极度消耗性能，当你需要调用100次数据库时，背后调用的其实是100个高性能核（P核），而不是普通的轻量核。”
林美炳对财联社记者表示，CPU市场将形成“传统x86双雄+ARM新锐瓜分增量”的三足鼎立格局。英伟达Vera、ARM AGI为代表的ARM架构快速渗透，三年内服务器ARM CPU份额有望实现大幅提升。同时，英伟达、谷歌、AMD等大厂定制化CPU、AI芯片及网络芯片，推动生态分化；ARM自身芯片聚焦通用场景，与厂商定制产品形成互补，共同推动生态演进。
Kevork Kechichian预计，到2030年，现有数据中心底层架构仍将持续发挥价值，且会承载近50%工作负载。
谈及ARM和x86的竞争，英特尔方面称，“ARM从2009年就开始布局服务器领域，多年来形成自身生态。但在今天的应用场景中，预计到2030年，全球在网运行的服务器部署量超过8000万台，其中80%依然是x86服务器。这得益于x86架构多年的积累、产品的成熟度、广泛的生态以及产业链的支持。”
当前，英特尔也在数据中心GPU战场积极进攻。英特尔最新披露了其下一代数据中心GPU（代号“Crescent Island”）的更多技术细节。据悉，Crescent Island基于Xe 3P架构，LPDDR5x显存可提供480 GB容量，支持从原生FP4/MXFP4到FP64的广泛数据类型和微缩放格式，专为智能体系统打造，解决功耗与内存瓶颈。
财联社记者注意到，市场亦关注服务器CPU市场供需变化带来的价格波动。
此前有市场消息指出，英特尔5月对服务器CPU进行了年内的第三次提价，今年来累计涨价约30%。不过，财联社记者问及CPU定价问题，公司方面未作明确回应。
林美炳表示，全球CPU供需紧俏格局或将延续至2027-2028年，其中商用服务器CPU年内价格稳步上行，行业确存供需缺口，但缺口幅度低于市场极端预判，终端需求扩容节奏整体理性可控。
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