国海证券：AI智能体推理时代中CPU重要性提升维持计算机行业“推荐”评级

国海证券（000750）发布研报称，阿里（BABA）云公告称将对部分MU(Model Unit)模型单元的服务价格进行适度调整。Agentic AI推理时代，执行流程中引入大量以CPU为中心的工具，致使CPU侧耗时占比较高，且AI工作负载的范式正从简单的文本生成向复杂的智能体和强化学习演进，CPU数量不足将导致GPU资源被浪费，CPU与GPU配比或将提升，CPU需求或将持续提升。基于此，维持对计算机行业“推荐”评级。

国海证券（000750）主要观点如下：

预期需求旺盛且产能受限，CPU迎来涨价

英特尔（INTC）或实现CPU连续3次涨价，AMD跟随其涨价。据超能网、TechPowerUP：英特尔（INTC）计划5月展开第三次调整，继续上调CPU的定价。此前英特尔（INTC）已2次上调价格，2026年2月，英特尔（INTC）将部分入门级和旧款CPU的定价上调超过15%。3月，英特尔（INTC）启动了第二轮调价，幅度为10%。2026年3月AMD打算跟随英特尔（INTC），计划提高消费（883434）级CPU的定价，与去年的报价相比涨幅最高达15%。

预期需求旺盛但供给或受限。需求侧，Intel在2025年财报中指出：“对CPU在AI时代关键作用的信心持续增强”，并在电话会中表示传统服务器的需求依然非常强劲。AMD在2025Q4财报电话会中表示，预计整体服务器CPU的TAM将在2026年增长，且预计为强劲的两位数。供给侧，Intel在其2025年报中表示，限制服务器收入的，主要是Intel7和Intel3节点的晶圆制造供给约束，并预测2026年将持续短缺。AMD产能依赖第三方代工。

AI智能体推理时代中CPU重要性提升

Agentic AI中，CPU的大量调度使其耗时占比较高。早期AI效率研究主要聚焦于GPU内核和KV缓存调度，但Agentic AI在执行流程中引入了大量以CPU为中心的工具;CPU/工具链的大量调度或使得Agentic AI中CPU侧耗时占比较高。

CPU数量不足将导致GPU资源被浪费。据《The Rising CPU:GPURatio in AIInfrastructure: Drivers,Trends, and Implications》(Ram等，2026)，现代人工智能（885728）系统依赖CPU来处理数据加载、预处理、调度、内存分页、批量处理及推理路由等任务。若CPU处理能力不足，GPU便会闲置，导致极其昂贵的GPU资源被浪费。随着AI工作负载的范式正从简单的文本生成向复杂的智能体和强化学习演进，据TrendForce，当前AI数据中心的CPU与GPU配比约为1:4至1:8，而在智能体AI时代，这一比例预计将演变至1:1至1:2。

英伟达、Arm入局CPU

英伟达（NVDA）已对外独立销售新一代Vera CPU。2026年3月，英伟达（NVDA）宣布将Vera CPU作为独立产品对外销（885840）售，以满足客户对更灵活CPU:GPU配置的需求。Vera采用英伟达（NVDA）自研Olympus架构，基于台积电（TSM）N3制程与CoWoS-R封装，提供88核/176线程，并配备1.8TB/s的NVLink-C2C互联，可与英伟达（NVDA）GPU实现内存共享。

Arm推出自研CPU产品，性能或超越x86 CPU竞品。2026年3月，Arm宣布推出首款自研CPU产品Arm AGICPU，终结了其35年纯授权商的历史定位。该产品基于台积电（TSM）N3制程与Neoverse V3架构，提供136核/136线程，TDP为300W，支持DDR5-8800内存与PCIeGen6。据ARM官网，凭借Arm架构的优势，Arm AGICPU能够在每个机架上提供超过2倍的性能，这得益于Arm架构的基本优势和系统资源的精心匹配以实现。

风险提示：宏观经济影响下游需求，AI模型发展不及预期，市场竞争加剧，中美博弈加剧，AI推理需求不及预期。

问财摘要