涉及的行业与公司 * 行业：服务器与个人电脑（PC）的中央处理器（CPU）行业，特别是人工智能（AI）服务器领域[1] * 公司： * 国际：英特尔（Intel）、超威半导体（AMD）、英伟达（NVIDIA）、台积电（TSMC）、亚马逊、谷歌[1][2][3] * 国内：海光、鲲鹏、飞腾、龙芯、申威、字节跳动、阿里巴巴[1][2][6] 核心观点与论据 * AI驱动CPU架构变革，ARM在服务器市场渗透率提升 * 核心观点：ARM架构在AI时代重要性提升，尤其在面向大型厂商的AI服务器机柜（Rack-scale）方案中占据主导，推动其在服务器市场份额自2023-2024年起逐年提升[1][2] * 论据： * ARM架构具备高能效、低功耗及易于定制的优势，大型厂商（如亚马逊、谷歌、英伟达及国内的字节、阿里）自研CPU时倾向于选择ARM架构以优化其AI机柜方案[1][2] * 传统的八卡服务器（如英伟达HGX/DGX）主要面向依赖成熟生态的中小客户，因此配置x86 CPU；而大型厂商自用的机柜方案则更多采用ARM CPU（如英伟达Grace CPU）[2] * CPU市场因先进制程产能紧张及AI需求面临涨价与缺货 * 核心观点：自2025年第四季度起，服务器与PC的CPU市场因台积电3nm等先进制程产能紧张及AI服务器需求强劲，出现多轮价格上涨与部分型号缺货[1][3][4] * 论据： * 供给端：英特尔、AMD、英伟达（Rubik系列）的先进产品均依赖台积电3nm/2nm等节点，导致产能整体紧张；台积电因此对部分客户上调代工价格10%-15%，成本上涨传导至终端，引发2025Q4首轮涨价[1][3] * 需求端：2026年第二季度，面向AI服务器的高端CPU型号（如英特尔至强6系列的6,700P、6,530、6,900P及AMD霄龙5系列部分芯片）因需求强劲出现供给缺口；分销商超量采购囤货进一步放大矛盾，推动第二轮涨价[1][4] * 需求变化：预计2026年全年PC CPU出货量将同比下降，可能有助于调节下半年现货价格[4] * CPU与GPU配比正随服务器形态与AI应用演进 * 核心观点：AI服务器中CPU与GPU的配比正从传统的4:1向2:1（机柜方案）演进，未来随着云端AI Agent应用渗透率提升，配比有望进一步向1:1靠近[1][5] * 论据： * 主流八卡服务器（DGX/HGX）的CPU:GPU配比稳定在4:1（即8 GPU : 2 CPU）[5] * 英伟达机架（Rack-scale）方案的配比一直是2:1（即4 GPU : 2 CPU），配比提升首先反映了机柜方案市场占比的提升[5] * 未来部分AI Agent应用需在云端运行，其使用量增长将带来明确的云端CPU增量需求，推动整体配比向1:1演进[5] * 国产CPU在供应紧张背景下于开放市场迎来机遇 * 核心观点：在当前进口高端CPU涨价缺货的背景下，国产CPU凭借性能可用和供应稳定的优势，有望在政策性市场之外的开放市场加速渗透[1][6] * 论据： * 国产CPU（如x86架构的海光7,440/7,490，ARM架构的鲲鹏/飞腾）性能已达到可用阶段（海光产品性能约相当于英特尔至强第三代）[6] * 关键优势在于其生产不依赖当前紧张的3nm/5nm等先进制程，供给端相对充裕[1][6] 其他重要内容 * 当前市场格局与出货量： * PC CPU市场：年出货量稳定在2.5亿至3亿颗；英特尔凭借价格优势占据约60%份额，AMD占约30%，剩余约10%为国内龙芯、申威及部分ARM CPU等[3] * 服务器CPU市场：年销售量约为2,500万至3,000万颗；英特尔市占率约40%+，AMD约30%+，剩余部分主要为ARM架构CPU[1][3] * x86与ARM架构的传统差异： * ARM：采用精简指令集，传统优势为高能效、低功耗，历史上单核性能偏弱，多用于手机、平板等边缘侧[2] * x86：采用复杂指令集，生态系统更完善，历史上单核性能较高，适合串行计算量大的任务，长期主导桌面和服务器市场[2]