Agent AI 时代 CPU 及存算体系研究交流纪要

摘要： 本次会议重点探讨了在 Agent AI 时代 CPU 的战略地位提升及其驱动的产业链变化，分析了 CPU 在 AI 推理场景中成为性能瓶颈的逻辑，以及 CXL 存算体系的演进趋势，并推荐了相关的国产算力标的。

行业主线：

1. CPU 角色切换：在 Agent AI 和高并发推理场景下，CPU 承担的任务量增加，其延迟问题成为端到端总延迟的核心瓶颈。产业趋势倾向于通过“堆核数”（如 64 核、96 核、128 核）来支撑 AI 任务。
2. 存算体系升级：CXL 技术正从 2.0 升级至 3.0，旨在解决 DRAM 资源紧缺问题，构建巨大的共享内存池，以满足大模型长记忆能力的需求。

关键变化与分歧：

1. 涨价逻辑重估：近期 CPU 价格上涨（约 10%-20%）并非简单的成本转嫁，而是 Agent AI 对 CPU 需求侧的真实拉动。
2. 市场认知偏差：市场对 CPU 在 AI 体系中作为“调度核心”和“算力外延”的价值定义仍存在分歧，预期差较大。

受益方向与风险：

1. 受益方向：国产 CPU 龙头（受益于价值重估及需求拉动）、内存配套及接口芯片（受益于 DDR5 渗透率提升、MRD 新产品形态及 CXL 落地）。
2. 核心风险：软件算法优化速度超过硬件需求增长、CXL 产业化落地节奏不及预期、下游资本开支波动。