進(jìn)入 2026 年，全球半導(dǎo)體市場(chǎng)最先感受到的寒意來(lái)自存儲(chǔ)領(lǐng)域。根據(jù)多家市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告，存儲(chǔ)芯片價(jià)格的上漲已近乎"失控"。
根據(jù) Counterpoint Research 與 TrendForce 的數(shù)據(jù)，繼 2025 年第四季度價(jià)格暴漲 50% 之后，DRAM 與 NAND Flash 芯片的價(jià)格預(yù)計(jì)在 2026 年第一季度將繼續(xù)上揚(yáng) 40% 至 50%。
這一極端的價(jià)格壓力迅速?gòu)纳嫌蝹鲗?dǎo)至終端。以消費(fèi)市場(chǎng)為例，部分主流 DDR5 內(nèi)存條的價(jià)格自 2025 年下半年以來(lái)漲幅已超過(guò)三倍 。
對(duì)這個(gè)現(xiàn)象深度溯源，其實(shí)是 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，特別是大模型訓(xùn)練與推理對(duì)高帶寬內(nèi)存（HBM）和高性能存儲(chǔ)的"虹吸效應(yīng)"所致。
晶圓廠將產(chǎn)能優(yōu)先分配給利潤(rùn)更高的 AI 相關(guān)存儲(chǔ)產(chǎn)品，擠壓了傳統(tǒng) DRAM 和 NAND 的供給，一場(chǎng)覆蓋全行業(yè)的"算力稅"已經(jīng)拉開(kāi)序幕。
但存儲(chǔ)上揚(yáng)只是序章，漲價(jià)輪盤(pán)上新近轉(zhuǎn)來(lái)的，是 CPU。一、算力稅第二波，CPU 漲價(jià)
長(zhǎng)期以來(lái)被視為成熟市場(chǎng)的 CPU，在 2025 年下半年開(kāi)始出現(xiàn)異動(dòng)，并在 2026 年初徹底爆發(fā)。
資本市場(chǎng)的反應(yīng)最為敏銳。截至 2026 年 1 月 21 日，芯片巨頭英特爾（Intel）股價(jià)觸及 54.25 美元，創(chuàng)下自 2022 年 1 月以來(lái)的新高，年初至今累計(jì)漲幅高達(dá) 44.74% 。它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 AMD 股價(jià)同樣錄得七連漲。
在中國(guó)市場(chǎng)，國(guó)產(chǎn) CPU 的代表龍芯中科和海光信息股價(jià)分別在 1 月 21 日創(chuàng)下 20% 漲停和上漲超 13% 的驚人記錄。
這一系列現(xiàn)象的背后，供給側(cè)的產(chǎn)能瓶頸是顯而易見(jiàn)的。
根據(jù) TrendForce 2026 年 1 月的供應(yīng)鏈監(jiān)測(cè)報(bào)告，臺(tái)積電（TSMC）的 N2 與 N3 到 2027 年的產(chǎn)能，也已被蘋(píng)果、英偉達(dá)（NVIDIA）及博通（Broadcom）等巨頭瓜分。
由于高端 GPU 與定制 ASIC 在單晶圓產(chǎn)出價(jià)值（Revenue per Wafer）上相較傳統(tǒng) CPU 享有溢價(jià)，代工廠在產(chǎn)能分配優(yōu)先級(jí)上存在明顯的盈利傾向。
這種資源向高毛利產(chǎn)品的傾斜，直接削減了消費(fèi)級(jí)與企業(yè)級(jí)處理器的晶圓配額。與此同時(shí)，先進(jìn)封裝技術(shù)（如 CoWoS-L/S）的瓶頸成為次生阻礙，IDC 分析指出，由于 CoWoS 產(chǎn)能利用率在 2025 年第四季度便已突破 100%，導(dǎo)致即便前端晶圓完成刻蝕，后端封裝的積壓也使 CPU 出貨周期從正常的 8-10 周大幅延長(zhǎng)至 24 周以上。
這種產(chǎn)能壓力在英特爾的內(nèi)部生態(tài)中體現(xiàn)得更為極致。隨著其 18A 工藝進(jìn)入量產(chǎn)高峰期，英特爾不僅需要保障自身酷睿（Core）與至強(qiáng)（Xeon）系列的供應(yīng)，還需履行向微軟、亞馬遜等外部 Foundry 客戶的代工承諾，導(dǎo)致英特爾核心節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)能利用率已攀升至 120%-130% 的超負(fù)荷狀態(tài)。
摩根大通最新的研報(bào)指出，這種"極限超載"已迫使英特爾將部分非核心組件轉(zhuǎn)移至聯(lián)電（UMC）等二線代工廠，但依然無(wú)法完全抵消先進(jìn)制程供應(yīng)的缺口。
然而，供給受限僅僅是故事的一半，真正重塑市場(chǎng)格局的，米蘭app官方網(wǎng)站是來(lái)自需求側(cè)的結(jié)構(gòu)性劇變。
而推高需求側(cè)的關(guān)鍵詞，就是智能體。
二、需求側(cè)，智能體創(chuàng)造"域外 CPU "新需求
智能體能夠自主規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具、記憶歷史步驟，并在執(zhí)行過(guò)程中實(shí)時(shí)調(diào)整策略來(lái)解決問(wèn)題，人們通過(guò)這種方式來(lái)彌補(bǔ)單純大模型在上下文感知、幻覺(jué)問(wèn)題以及實(shí)時(shí)信息獲取方面的不足。
在它的架構(gòu)中，在大模型的推理工作之外，還增加了決策編排器，還會(huì)使用網(wǎng)頁(yè)搜索、抓取、Python 解釋器、上下文數(shù)據(jù)庫(kù)等外部工具。
也就是說(shuō)，整個(gè)智能體的工作負(fù)載中，AI 計(jì)算任務(wù)只是一部分，還有很大部分是通用計(jì)算。
在智能體運(yùn)行任務(wù)中，CPU 的核心優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在對(duì)工具處理的適配能力、資源利用的靈活性以及對(duì)多種應(yīng)用場(chǎng)景的兼容性。CPU 能夠高效運(yùn)行許多無(wú)法部署在 GPU/TPU/NPU 上的計(jì)算任務(wù)和外部程序工具，例如網(wǎng)頁(yè)搜索、Python 執(zhí)行、精確向量 / 數(shù)據(jù)搜索等。
這類(lèi)任務(wù)處理在智能體任務(wù)總量中總耗時(shí)（Latency）占比很大。要知道，CPU 還支持多線程和多進(jìn)程并行，天然可以根據(jù)負(fù)載特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。
為了進(jìn)一步深度分析，我們需要引入兩個(gè)概念：域內(nèi) CPU 和域外 CPU。
所謂域內(nèi) CPU，指的是 GPU 服務(wù)器中所配的 CPU，金沙電玩傳統(tǒng)上來(lái)講，裝在 GPU 模組的服務(wù)器主機(jī)被稱(chēng)為機(jī)頭，域內(nèi) CPU 指的就是機(jī)頭里的 CPU。它的主要任務(wù)是解決內(nèi)存相關(guān)問(wèn)題和數(shù)據(jù)調(diào)度，確保 GPU 任務(wù)均衡、合理、高效。
所謂域外 CPU，指的是整個(gè)任務(wù)系統(tǒng)中，GPU 服務(wù)器以外的集群中的其他 CPU。
從系統(tǒng)視角來(lái)看，如果把整個(gè)智能體應(yīng)用（Agentic AI）看成一個(gè)系統(tǒng)，根據(jù)上面的分析我們就知道，僅僅就 CPU 而言，起到性能決定性因素的，實(shí)際上是來(lái)自于域外 CPU。
{jz:field.toptypename/}首先是極高的 Latency 占比。在典型的 Agent 工作負(fù)載中，運(yùn)行在 CPU 上的任務(wù)處理（如數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、代碼執(zhí)行和搜索摘要）占據(jù)了任務(wù)總 Latency 的 80～90%。也就是說(shuō)，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的大部分耗時(shí)都是域外 CPU 在處理任務(wù)，而不是消耗在 AI 芯片的推理上。
其次是復(fù)雜的計(jì)算模式。域外 CPU 需要處理大量非 AI 原生任務(wù)，比如說(shuō)搜索、爬蟲(chóng)、抓網(wǎng)頁(yè)，比如說(shuō)運(yùn)行 Python 腳本，還有排序和摘要算法。
還有并發(fā)和能效比。在大規(guī)模批處理場(chǎng)景下，由于核心負(fù)載和同步開(kāi)銷(xiāo)，動(dòng)態(tài)能耗會(huì)上升。域外 CPU 的多核性能和調(diào)度能力和智能體服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效率強(qiáng)相關(guān)。
三、傳統(tǒng)的 CPU，新的增量市場(chǎng)
IDC 預(yù)計(jì)，活躍 Agent 的數(shù)量將從 2025 年的約 2860 萬(wàn)，快速攀升至 2030 年的 22.16 億，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到 139%。年執(zhí)行任務(wù)總數(shù)將從 2025 年的 440 億次暴漲至 2030 年的 415 萬(wàn)億次，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 524%。年度 Token 消耗量預(yù)計(jì)從 2025 年的 0.0005 PetaTokens 暴增至 2030 年的 152，667 PetaTokens，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 3418%。
這些數(shù)據(jù)揭示了一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)：?jiǎn)蝹€(gè) Agent 承擔(dān)的任務(wù)復(fù)雜度、決策鏈路長(zhǎng)度以及對(duì)實(shí)時(shí)性的要求都在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
這將直接轉(zhuǎn)化為對(duì)"域外 CPU "算力的海量需求。
Meta 近期斥資數(shù)十億美元收購(gòu)?fù)ㄓ?AI Agent 初創(chuàng)公司 Manus，這是 Meta 成立以來(lái)第三大收購(gòu)，僅次于 WhatsApp 和 Scale AI。這一舉動(dòng)充分說(shuō)明了產(chǎn)業(yè)界對(duì) Agent 應(yīng)用前景的看好。
根據(jù) Gartner 發(fā)布的《2025 年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)》報(bào)告，智能體 AI（Agentic AI）被列為年度首要趨勢(shì)，預(yù)測(cè)到 2028 年，全球約 33% 的企業(yè)級(jí)軟件應(yīng)用將集成智能體功能，而這一比例在 2024 年尚不足 1%。
企業(yè)端的采納率數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了這一增長(zhǎng)的確定性。Capgemini 研究報(bào)告顯示，2025 年企業(yè)對(duì)智能體及多智能體系統(tǒng)（MAS）的利用率已達(dá) 21%，較 2024 年的 10% 實(shí)現(xiàn)了翻倍增長(zhǎng)。
同時(shí)，PwC 對(duì) 300 余位高管的調(diào)研顯示，88% 的受訪企業(yè)表示正因智能體帶來(lái)的生產(chǎn)力紅利而增加 AI 預(yù)算，平均 ROI 已達(dá)到 1.7 倍。Cloudera 的最新數(shù)據(jù)則顯示，96% 的 IT 決策者計(jì)劃在 2026 年前進(jìn)一步擴(kuò)大智能體的部署規(guī)模。
這種近乎一致的擴(kuò)張意愿，提升了智能體的使用需求。
這是新的增長(zhǎng)邏輯，也就會(huì)在資本市場(chǎng)帶來(lái)新的增長(zhǎng)故事。
基于當(dāng)前 AI 技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)，智能體這一波推起來(lái)的通用 CPU 需求，不僅增長(zhǎng)速度快，而且還是有持續(xù)性的。
這一趨勢(shì)還處于早期階段，但增長(zhǎng)勢(shì)頭已經(jīng)不可阻擋。按照任務(wù)總延遲來(lái)計(jì)算，域外 CPU 的需求增加不比 GPU/AI 芯片少。
如前文所說(shuō)，Intel 的產(chǎn)能利用率據(jù)說(shuō)已經(jīng)達(dá)到 120～130%，而 AMD 主要靠 TSMC，前面已經(jīng)提到，TSMC 的先進(jìn)工藝產(chǎn)能盡量給了更 fancy 的 GPU，稍次一點(diǎn)的產(chǎn)能現(xiàn)在也已經(jīng)滿載，提升空間也不大。已經(jīng)有消息表明，2026 全年 intel 和 AMD 的 CPU 配額已經(jīng)被預(yù)定完畢。
同屬于 X86 陣營(yíng)的海光，是否可以為行業(yè)提供充足的供應(yīng)，就考驗(yàn)著中國(guó)半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的韌性了。
在這樣的情況下，CPU 價(jià)格在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)怎么能輕易降下來(lái)？
備案號(hào):