📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告探讨了在 AI 推理与 Agentic AI（智能体）浪潮下，AI 基础设施的竞争逻辑正从 GPU 单点算力竞争转向 CPU-GPU 异构协同竞争。CPU 正在从简单的配套组件升级为系统的执行中枢，将带动国产 CPU 及数据中心配套产业链迎来结构性机遇。
行业主线：
- 需求重心转移：AI 模式从“一次性推理”演进为“持续执行”的 Agentic AI，导致 CPU 在任务规划、工具调用、沙箱执行和状态维护中的负载显著提升。
- 资源配比变化：CPU 与 GPU 的配比由训练阶段的 1:8 演进至推理阶段的 1:3~1:4，在 Agent 阶段有望接近 1:2。
- 系统级竞争：AI 基础设施进入“AI 大型机”模式，核心竞争力由单芯片性能转向 CPU、GPU、内存与网络的整体协同效率。
关键变化与分歧：
- 瓶颈迁移：算力瓶颈正由 GPU 浮点算力转向 CPU 侧的请求处理、编排调度与数据加工。
- 产业验证：服务器 CPU 价格上涨（10%~20%）且交期显著拉长，验证了需求的回升。
- 架构演进：推动 CXL 互联、大缓存、高带宽内存等新型 CPU 架构升级。
受益方向与风险：
- 受益方向：国产 CPU（龙芯中科、海光信息、中国长城、禾盛新材等）、AI 服务器（中科曙光、浪潮信息等）、虚拟化软件（深信服）及边缘算力（网宿科技）。
- 核心风险：AI 智能体落地及商业化进展不及预期、行业竞争加剧导致份额流失、资本开支周期波动。