行业与公司 * 行业：CPU产业，特别是面向AI Agent应用的高性能计算领域[1] * 公司：英特尔、AMD、NVIDIA等核心芯片供应商；提及的互联网大厂包括国内平台（如豆包、kimi、扣子、美团、字节跳动等）和海外公司（如Google、OpenAI、Groq等）[1][5][6][13][25] 核心观点与论据 AI Agent应用驱动CPU需求增长 * 新兴应用场景消耗大量CPU资源：AI Agent在信息检索与处理（如从多个网页生成PPT）、AI编程（高频代码编写与验证）等场景显著提升了对高性能、多核CPU的需求[1][3][4] * PPT生成场景：付费用户任务可能消耗100个物理核，且每个核需在几秒内完成任务；内容提取、过滤、清洗、排序等操作占用普通CPU 60-70%算力；最终生成时的双层渲染进一步消耗30-40%算力[3] * AI编程场景：AI写代码速度快且需高频运行验证，消耗平台提供方大量计算资源[3] * 多模态检索增加CPU需求：处理图片、声音等非文本数据时，需CPU进行初步处理和分发，增加了对工作型和调度型CPU的依赖[1][15] * 海外大模型服务对CPU依赖大：如ChatGPT、DeepResearch等平台拥有数亿日活用户，其复杂任务处理流水线增加了对高级别CPU的依赖[16] 计算资源架构与配置趋势 * 三类计算资源池形成：Agent服务中发展出GPU集群、工作型CPU集群和调度型CPU集群，分别负责GPU协调、任务执行和数据流转[1][10] * 工作型CPU集群需扩容：为满足付费用户对速度和效果的需求，需构建大规模工作型CPU集群（如64核、128核甚至200多核的高端产品）[10][11] * 调度型CPU需高性能以避免瓶颈：其最低配置也需64核，以确保快速响应，避免GPU等待，保持GPU高利用率[12] * 主流CPU配置：国内Agent场景主流CPU配置在64核到128核之间；涉及复杂任务（如图像理解）会使用核心数在228到288之间的第六代至强处理器[9] 市场动态与产业变化 * CPU价格上涨原因：第五代、第六代英特尔和AMD CPU性价比高但产能有限；AI应用增多推高需求；GPU算力提升需要更强大的CPU配合，共同推动价格上涨[14] * 国内需求尚未完全释放：国内生成PPT、查阅资料等助手型应用活跃度较低，日活用户少，需求未完全释放，主要受限于GPU和CPU资源不足以及平台为节省成本限制免费用户使用次数[1][6][7] * 海外需求参考指标：海外报告显示，Google、Groq和OpenAI的DeepReach付费用户与日活用户（DAU）存在比例关系，每个DAU大约对应0.5个CPU，表明需提前准备CPU以满足增长[25][26] * NV投资英特尔优化架构：旨在优化服务器机柜体系中的调度瓶颈，新架构（如GB系列、R系列）提高GPU利用率，并增加了对高性能CPU的需求[1][13] 技术演进与替代趋势 * 任务向GPU转移趋势：许多数据库查询、多模态检索等任务因GPU的并行计算优势而转向GPU，成为一个相对成熟的领域[23] * GPU化产生滚动需求：任务GPU化后，会产生新的应用场景（如电商平台图片识别与描述），从而带来新的CPU需求[24] * SSD替代DRAM趋势：NVIDIA推出直接连接SSD与GPU的数据互通技术；在延迟要求较低、任务执行时间较长的场景中，SSD可部分替代DRAM[2][28] * 存储成本优化：SSD价格上涨推动云厂商通过按存储时长收费和优化KV Cache（如关闭应用后释放并压缩缓存）来降低存储用量[2][27] 其他重要内容 资源分配与具体场景需求差异 * 大厂应对资源压力策略：并非简单增加CPU数量，而是通过构建工作型CPU集群优化调度，例如建立万颗CPU集群并行处理任务以提高效率、降低成本[1][8] * 不同类型Agent对资源需求不同： * 调度型CPU需求相对较小，工作型CPU需求较大[10][17] * 跨APP任务：对CPU需求更大，主要由后台x86 CPU支撑调度和操作，GPU仅负责简单指令理解[18] * 医疗类Agent：处理历史病例和诊断推理时，因激活大量参数（可能达20B~30B），对GPU需求更大[18] * 沙盒工作原理：主流方式是在Linux服务器上分配独立硬盘空间供特定Agent访问，一个128核CPU可同时监控大量沙箱实现高效调度[19][20] * 具体操作资源消耗：打开一个网页通常需要1个物理核；打开一个APP占用核数时间短暂，仅需几十毫秒[21] 国内外市场差异 * 高频使用场景差异：国内高频使用Agent和Coding的用户量小，未出现严重资源消耗问题；海外在极端复杂Agent任务中会出现CPU与GPU协调工作量大、资源消耗激增的情况[22]