CPU的需求可能会超过GPU

在AMD第四季度财报电话会议上，首席执行官苏姿丰（Lisa Su）博士讨论了人工智能CPU市场的竞争情况。

由于智能体人工智能工作负载的增长，人们普遍认同CPU在人工智能行业中扮演着至关重要的角色，从AMD的主要竞争对手英特尔上个月发布的财报显示其利润大幅超出预期也不难看出 —— 智能体人工智能正在增加服务器计算对CPU的需求。

最开始紧缺的是GPU，随后是内存，而如今紧缺的矛头转向了CPU。据半导体行业分析机构Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云厂商的瓶颈，这一角色现已转移至CPU。

此前，用于AI的GPU仅执行简单推理任务，随着新模型推出，任务形态发生根本性变化 —— Agentic AI如今被大量用于数据库调用，以及物理仿真、模拟运算等高度依赖CPU的任务。这些频繁的数据库访问与CPU密集型运算，导致云数据中心CPU使用率急剧飙升。

这种爆发式需求已导致GitHub等数据库服务出现不稳定，而造成这些情况的原因在于微软将几乎所有富余CPU资源全部外售：一部分用于内部实验室，但更多是供给于OpenAI、Anthropic签约的外部机构。最终导致微软几乎无CPU可用，其他多家厂商也出现相同状况。

AMD成为CPU需求爆发的最大受益者，其采用小芯片架构的EPYC「Turin」处理器产能供不应求。“过去6至9个月，需求增幅前所未有。”AMD数据中心业务负责人福里斯特·诺罗德认为，短期内需求没有任何放缓或停止的迹象。投行KeyBanc分析师则表示，AMD EPYC服务器CPU今年全年产能近乎售罄，高端EPYC处理器交期已拉长至8-10周。

CPU需求“在很大程度上是对GPU潜在市场（TAM）的补充”，苏姿丰表示，这种补充性源于运行基础模型需要加速器，而智能体又会“生成”CPU任务。在这种情况下，CPU与GPU的比例至关重要，“如果你要安装1千兆瓦的计算能力，那么CPU所占的比例就会增加。业内一直在讨论CPU与GPU的比例问题”。

苏姿丰指出，如果智能体人工智能变得更加普及，最终CPU的需求可能会超过GPU的需求：“虽然很难准确预测，但我们确实看到一种趋势，过去CPU与GPU的比例主要是在主机节点上，比如1:4或1:8，而现在正在发生变化，越来越接近1:1的比例，甚至，你可以想象，如果你有很多代理，CPU的数量可能会超过GPU的数量。”

“随着人工智能和智能体的日益普及，服务器CPU计算需求不断增长，因为这些工作负载除了作为GPU和加速器的核心节点外，还需要额外的CPU处理能力来进行编排、数据移动和并行执行。因此，我们看到近期需求更加强劲，同时也需要与客户就长期容量规划进行更深入的沟通。”

需要得注意的是，CPU产能也将全面向AI倾斜，这会直接导致面向消费端、企业级的CPU生产线受挤压，产能优先供给AI领域。最终结果是：普通市场CPU供应紧张、价格上涨，价高者得芯片。