文章核心观点 - 人工智能模型正从单体大语言模型向智能体演进，这将催生对并行处理的巨大需求，并使得中央处理器成为支撑智能体发展的关键硬件，其需求量有望持续提升 [1][3] 人工智能智能体发展趋势与预测 - 据IDC预计，活跃智能体的数量将从2025年的2860万攀升至2030年的22.16亿，年复合增长率达139% [1] - 智能体年执行任务总数将从2025年的440亿次暴涨至2030年的415万亿次，年复合增长率达524% [1] - 智能体年Token消耗量预计从2025年的0.0005P暴增至2030年的152667P，年复合增长率高达3418% [1] - 海内外模型加速智能体发展，例如Kimi发布新一代开源模型K2.5，在智能体等领域取得开源SOTA；Anthropic推出Claude in Excel插件，将模型嵌入高频办公场景 [1] - 智能体是单体大语言模型的升级，增加了决策编排器并能使用外部工具，可自主规划任务、调用工具、记忆历史步骤并实时调整策略 [2] - 多智能体系统成为智能体的新形态，例如Kimi K2.5通过并行强化学习训练能自主管理100个子智能体，执行1500次工具调用的并行工作流，较单一智能体最多可将执行时间缩短4.5倍，使端到端运行时间减少80% [2] 中央处理器在智能体趋势下的核心作用 - 中央处理器将成为智能体发展的核心支撑，其工具处理占总延迟最高达90.6%，大批次场景下中央处理器动态能耗占比达44%，吞吐量受中央处理器核心超载、缓存一致性等因素制约 [3] - 在智能体运行任务中，中央处理器可承接图形处理器无法处理的外部工具执行、系统级任务编排等功能，负责Python/Bash代码执行、网页搜索与URL抓取、精确近邻检索等工具的全流程执行 [3] - 中央处理器具有系统级调度能力，可解决异构任务协同问题，负责工具调用顺序、任务分解、结果聚合，并通过多进程/多线程自适应调度为不同密集型任务分配资源 [3] 投资建议 - 随着智能体发展，中央处理器需求量有望持续提升，建议关注供应链核心标的：海光信息、龙芯中科、广合科技、通富微电、澜起科技等 [4]