Agentic AI時代來臨：為何CPU需求可能迎來爆發式增長

為何Agentic AI令CPU需求暴增

在早期AI發展中，焦點幾乎全部放在GPU上。原因很簡單：GPU擅長處理深度學習所需的大量矩陣運算。

但Agentic AI加入了新的運算層——協調與管理層。Lisa Su指出，這些系統需要CPU負責多種核心工作，包括：

• 協調多個AI模型與工具
• 安排與管理任務流程
• 檢索及管理資料
• 處理網絡與記憶體操作
• 執行推理周邊的系統邏輯

簡單理解：GPU負責「算得快」，CPU負責「安排事情怎樣做」。

當企業開始大規模部署AI應用，這層協調工作會變得愈來愈重，從而推高CPU需求。

數據中心架構正在改變：GPU與CPU接近1:1

AI數據中心的硬件比例亦開始出現結構性變化。

過去，大型AI集群通常是：

• 1顆CPU配4至8顆GPU

但Lisa Su指出，隨着Agentic AI和推理工作增加，新一代系統的配置正逐步接近：

• CPU與GPU接近1:1比例。

原因包括：

• 分散式AI代理需要大量協調
• 工具調用與工作流程執行
• 即時推理流程
• 系統之間高速資料傳輸

換句話說，CPU不再只是GPU的「主機控制器」，而是AI基礎設施中的核心運算角色之一。

市場預測：2030年或達1200億至1250億美元

CPU在AI系統中的地位上升，也令市場預測迅速上調。

• AMD預測：伺服器CPU市場年增長率將超過35%，到2030年規模超過1200億美元。
• 美國銀行（Bank of America）預測：市場將由2026年的約430億美元增長至2030年的約1250億美元，年複合增長率約31%。

兩個預測都指向同一結論：AI基礎設施將變得比以往更依賴CPU。

AMD、Intel與ARM將如何分市場

隨着市場快速擴張，晶片架構競爭也會更加激烈。

美國銀行估計，到2030年：

• x86處理器（主要是AMD與Intel）：約佔56%市場
• ARM架構定制晶片：約佔37%，多由大型雲服務商自行設計

在x86陣營中，AMD近年在數據中心市場持續擴大市佔。有部分分析預測，公司可能在未來幾年取得相當可觀的市場份額。

不過最終格局仍存在變數，因為Amazon、Google等超大型雲服務商正愈來愈多採用自研處理器。

AI基建熱潮對AMD的實際影響

AI基礎設施需求已經開始影響企業營運。

首先是股價。AMD在公布與AI相關的樂觀指引後，股價曾在盤後交易上升約12%。

其次是產能。Lisa Su表示，公司正與台灣製造合作夥伴擴大產能，以應對超出預期的CPU需求增長。

她指出，全球CPU市場目前已出現供應緊張情況。

AI硬件敘事正在改變

早期AI熱潮幾乎完全圍繞GPU，但隨着AI代理與自動化系統興起，運算架構變得更加複雜。

當AI系統需要規劃任務、調用工具、與不同服務互動時，CPU就成為不可或缺的「協調核心」。

如果目前的預測成真，未來AI基礎設施的競賽將不只是誰的GPU更強，而是誰能提供完整而高效的CPU＋GPU運算平台。

這也是為何分析師普遍認為：下一階段AI競爭，CPU將重新成為關鍵戰場。