龍芯、海光暴漲，中美CPU集體走牛背后有一個新邏輯

“傳統”CPU漲價，背后卻是新的增長邏輯——智能體經濟的繁榮。

作者｜姚金鑫、曉靜

進入2026年，全球半導體市場最先感受到的寒意來自存儲領域。根據多家市場研究機構的報告，存儲芯片價格的上漲已近乎“失控”。

根據Counterpoint Research與TrendForce的數據，繼2025年第四季度價格暴漲50%之后，DRAM與NAND Flash芯片的價格預計在2026年第一季度將繼續上揚40%至50% 。

這一極端的價格壓力迅速從上游傳導至終端。以消費市場為例，部分主流DDR5內存條的價格自2025年下半年以來漲幅已超過三倍。

對這個現象深度溯源，其實是AI基礎設施，特別是大模型訓練與推理對高帶寬內存（HBM）和高性能存儲的“虹吸效應”所致。

晶圓廠將產能優先分配給利潤更高的AI相關存儲產品，擠壓了傳統DRAM和NAND的供給，一場覆蓋全行業的“算力稅”已經拉開序幕。

但存儲上揚只是序章，漲價輪盤上新近轉來的，是CPU。

圖：AI輔助生成

PART 01

算力稅第二波，CPU漲價

長期以來被視為成熟市場的CPU，在2025年下半年開始出現異動，并在2026年初徹底爆發。

資本市場的反應最為敏銳。截至2026年1月21日，芯片巨頭英特爾（Intel）股價觸及54.25美元，創下自2022年1月以來的新高，年初至今累計漲幅高達44.74% 。它的競爭對手AMD股價同樣錄得七連漲。

在中國市場，國產CPU的代表龍芯中科和海光信息股價分別在1月21日創下20%漲停和上漲超13%的驚人記錄。

這一系列現象的背后，供給側的產能瓶頸是顯而易見的。

根據TrendForce 2026年1月的供應鏈監測報告，臺積電（TSMC）的N2與N3到2027年的產能，也已被蘋果、英偉達（NVIDIA）及博通（Broadcom）等巨頭瓜分。

由于高端GPU與定制ASIC在單晶圓產出價值（Revenue per Wafer）上相較傳統CPU享有溢價，代工廠在產能分配優先級上存在明顯的盈利傾向。

這種資源向高毛利產品的傾斜，直接削減了消費級與企業級處理器的晶圓配額。與此同時，先進封裝技術（如CoWoS-L/S）的瓶頸成為次生阻礙，IDC分析指出，由于CoWoS產能利用率在2025年第四季度便已突破100%，導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周大幅延長至24周以上。

這種產能壓力在英特爾的內部生態中體現得更為極致。隨著其18A工藝進入量產高峰期，英特爾不僅需要保障自身酷睿（Core）與至強（Xeon）系列的供應，還需履行向微軟、亞馬遜等外部Foundry客戶的代工承諾，導致英特爾核心節點的產能利用率已攀升至120%-130%的超負荷狀態。

摩根大通最新的研報指出，這種“極限超載”已迫使英特爾將部分非核心組件轉移至聯電（UMC）等二線代工廠，但依然無法完全抵消先進制程供應的缺口。

然而，供給受限僅僅是故事的一半，真正重塑市場格局的，是來自需求側的結構性劇變。

而推高需求側的關鍵詞，就是AI智能體。

PART 02

需求側，智能體創造“域外CPU”新需求

智能體能夠自主規劃任務、調用工具、記憶歷史步驟，并在執行過程中實時調整策略來解決問題，人們通過這種方式來彌補單純大模型在上下文感知、幻覺問題以及實時信息獲取方面的不足。

在它的架構中，在大模型的推理工作之外，還增加了決策編排器，還會使用網頁搜索、抓取、Python解釋器、上下文數據庫等外部工具。

也就是說，整個智能體的工作負載中，AI計算任務只是一部分，還有很大部分是通用計算。

在智能體運行任務中，CPU的核心優勢體現在對工具處理的適配能力、資源利用的靈活性以及對多種應用場景的兼容性。CPU 能夠高效運行許多無法部署在GPU/TPU/NPU上的計算任務和外部程序工具，例如網頁搜索、Python執行、精確向量/數據搜索等。

這類任務處理在智能體任務總量中總耗時（Latency）占比很大。要知道，CPU還支持多線程和多進程并行，天然可以根據負載特征進行動態調整。

為了進一步深度分析，我們需要引入兩個概念：域內CPU和域外CPU。

所謂域內CPU，指的是GPU服務器中所配的CPU，傳統上來講，裝在GPU模組的服務器主機被稱為機頭，域內CPU指的就是機頭里的CPU。它的主要任務是解決內存相關問題和數據調度，確保GPU任務均衡、合理、高效。

所謂域外CPU，指的是整個任務系統中，GPU服務器以外的集群中的其他CPU。

從系統視角來看，如果把整個智能體應用（Agentic AI）看成一個系統，根據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，實際上是來自于域外CPU。

首先是極高的Latency占比。

在典型的 Agent 工作負載中，運行在 CPU 上的任務處理（如數據庫檢索、代碼執行和搜索摘要）占據了任務總Latency的80～90%。也就是說，系統運行時的大部分耗時都是域外CPU在處理任務，而不是消耗在AI芯片的推理上。

其次是復雜的計算模式。

域外CPU需要處理大量非AI原生任務，比如說搜索、爬蟲、抓網頁，比如說運行Python 腳本，還有排序和摘要算法。

還有并發和能效比。

在大規模批處理場景下，由于核心負載和同步開銷，動態能耗會上升。域外CPU的多核性能和調度能力和智能體服務的經濟效率強相關。

PART 03

傳統的CPU，新的增量市場

IDC預計，活躍Agent的數量將從2025年的約2860萬，快速攀升至2030年的22.16億，年復合增長率達到139%。年執行任務總數將從2025年的440億次暴漲至2030年的415萬億次，年復合增長率高達524%。年度Token消耗量預計從2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的152,667 PetaTokens，年復合增長率高達3418%。

這些數據揭示了一個關鍵趨勢：單個Agent承擔的任務復雜度、決策鏈路長度以及對實時性的要求都在指數級增長。

這將直接轉化為對“域外CPU”算力的海量需求。

Meta近期斥資數十億美元收購通用AI Agent初創公司Manus，這是Meta成立以來第三大收購，僅次于WhatsApp和Scale AI。這一舉動充分說明了產業界對Agent應用前景的看好。

根據Gartner發布的《2025年十大戰略技術趨勢》報告，智能體AI（Agentic AI）被列為年度首要趨勢，預測到2028年，全球約33%的企業級軟件應用將集成智能體功能，而這一比例在2024年尚不足1%。

企業端的采納率數據進一步驗證了這一增長的確定性。Capgemini研究報告顯示，2025年企業對智能體及多智能體系統（MAS）的利用率已達21%，較2024年的10%實現了翻倍增長。

同時，PwC對300余位高管的調研顯示，88%的受訪企業表示正因智能體帶來的生產力紅利而增加AI預算，平均ROI已達到1.7倍。Cloudera的最新數據則顯示，96%的IT決策者計劃在2026年前進一步擴大智能體的部署規模。

這種近乎一致的擴張意愿，提升了智能體的使用需求。

這是新的增長邏輯，也就會在資本市場帶來新的增長故事。

基于當前AI技術和應用的發展趨勢，智能體這一波推起來的通用CPU需求，不僅增長速度快，而且還是有持續性的。

這一趨勢還處于早期階段，但增長勢頭已經不可阻擋。按照任務總延遲來計算，域外CPU的需求增加不比GPU/AI芯片少。

如前文所說，Intel的產能利用率據說已經達到120～130%，而AMD主要靠TSMC，前面已經提到，TSMC的先進工藝產能盡量給了更fancy的GPU，稍次一點的產能現在也已經滿載，提升空間也不大。已經有消息表明，2026全年intel和AMD的CPU配額已經被預定完畢。

同屬于X86陣營的海光，是否可以為行業提供充足的供應，就考驗著中國半導體供應鏈的韌性了。

在這樣的情況下，CPU價格在未來一段時間內怎么能輕易降下來？

>End

本文轉載自“騰訊科技”，原標題《龍芯、海光暴漲，中美CPU集體走牛背后有一個新邏輯》。

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