北京时间5月5日凌晨，AMD发布2026Q1财报，公司实现营业收入102.5亿美元，同比增长38%，实现毛利率55%，同比提升1.7个百分点；实现EPS为1.37美元/股，高于Bloomberg一致预期的1.28美元/股。

AMD的业绩增长源于数据中心业务，2026Q1实现营业收入58亿美元，同比增长57%，主要由EPYC Server CPU和Instinct GPU的强劲需求所驱动。

图片说明：AMD 2026Q1数据中心业务表现，数据来源于AMD

同时，AMD给出2026Q2营业收入指引为112亿美元，上下浮动不超过3亿美元，指引中位数同比增长46%、环比增长约9%，毛利率指引约56%，各项财务指引同样超出市场预期。

图片说明：AMD关于2026Q2的业绩指引，数据来源于AMD

除了2026Q1财报表现超预期、2026Q2业绩指引超预期以外，AMD关于GPU的乐观展望、以及关于CPU的积极表述，则更是大超市场预期，四个因素叠加，AMD盘前股价涨幅一度被推至20%以上。

图片说明：AMD 在5月6日美股开盘前的盘前表现，数据来源于Wind

首先是GPU方面。苏姿丰在Earnings Call中明确表示，AMD已向多家核心客户提供首批Instinct MI450样品及Helios机架，并有望在2026下半年量产发货。更重要的是，主要AI客户对MI450表现出浓厚兴趣，客户实际需求已超出AMD在年初的规划，包括但不限于OpenAI和Meta已签订了多个GW级别的协议（Anthropic将采用MI400系列）。

图片说明：MI450的内存从288GB HBM3e提升50%至432GB HBM4，Scale Out带宽300GB/s，数据来源于AMD

MI450作为一款与英伟达Vera Rubin直接正面竞争的产品，苏姿丰表示，目前已经看到越来越多的客户现在非常希望大规模部署MI450系列，基于客户需求的定量测算、以及感兴趣的新客户越来越多，AMD看到了一条切实可行的路径，来实现最初设定的80%的年复合增速率目标。

图片说明：AMD MI450与英伟达Vera Rubin参数对比，数据来源于AMD

其次是CPU方面。苏姿丰在Earnings Call中明确表示，AMD曾在2025年11月给出了服务器CPU市场规模在未来3到5年CAGR约18%的指引，但基于AMD目前看到的需求信号以及由AI Agent驱动的CPU计算需求结构性增长，AMD现在将服务器CPU市场规模的CAGR从18%上调到35%以上，预计2030年将超过1200亿美元。

同时AMD表示，针对CPU的需求，公司正与供应链共同努力，实质性提升晶圆和后端产能。公司预计第二季度服务器CPU收入同比增长超过70%，并且随着下一代EPYC处理器的推进，2026年下半年及2027年将持续强劲增长。

图片说明：苏姿丰上调服务器CPU增速，数据来源于AMD 2026Q1 Earnings Call

更有意思的是，苏姿丰在回答分析师问题时，明确表示：过去CPU与GPU普遍采用1：8或1：4的数量比例，随着AI Agent的出现，现在情况正在改变，未来会越来越趋近于1：1，如果未来AI Agent的数量足够庞大，CPU的数量有可能会超过GPU。

图片说明：苏姿丰关于CPU和GPU比例的观点，数据来源于AMD 2026Q1 Earnings Call

要理解CPU用量的大幅增长，并不困难。

在基于Transformer算法的人工智能爆发以前，CPU一直都是数据中心服务器的“大脑”，用于解决复杂的逻辑运算、序列处理以及诸如线性回归和决策树等传统机器学习算法。

在基于Transformer算法的人工智能爆发以后，大量的矩阵运算成为最紧迫的需求，而专门为“打游戏”设计的图形处理器GPU，本质上也是做矩阵运算的，因此GPU的光芒一下子超越了CPU。

图片说明：CPU与GPU核心指标对比，数据来源于TrendForce

随着大模型应用从人机对话Chatbot模式，逐步演进到智能体AI Agent模式，整个系统的算力消耗模式发生了根本性的改变。

在传统的LLM推理或Chatbot模式中，CPU只负责简单的网络请求收发，把数据塞给GPU，然后等GPU做完矩阵乘法后再把结果传回，一般CPU的利用率通常很低，瓶颈全在GPU的单卡算力和显存带宽上。

但在AI Agent模式中，由于Agent为了完成一个任务，可能会在后台自动进行十几次甚至几十次“思考→规划→调度→调用→重试”的循环，这便需要CPU处理庞大的并发网络请求和字符串解析，进而导致CPU利用率飙升。

图片说明：ARM认为，当前AIDC每GW的CPU数量约3000万，Agent时代将飙升至1.2亿个CPU，增长4倍，数据来源于ARM

要说明的是，以上关于CPU用量增加的解释，是一种并不严谨的通俗表述，如果投资者感兴趣或追求严谨性，可参考Intel联合佐治亚理工学院在2026年4月发表的论文：《Towards Understanding, Analyzing, and Optimizing Agentic AI Execution: A CPU-Centric Perspective》，文中有非常严谨的表述和结论：在复杂的AI Agent场景中，CPU端执行“工具调用”的延迟占到了总任务延迟的43.8% ~ 90.6%，进而说明当前核心瓶颈不是GPU单卡算力不足，而是CPU处理AI Agent调度的并发能力跟不上。

最后，回到A股上市公司，国产CPU产业链在经过近年来的努力，已经涌现出了一批非常优秀的产业链上下游企业，包括但不限于海光信息、龙芯中科、通富微电等等，未来CPU回归C位的时代，期待国产CPU企业大放异彩的时刻。

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本文所讨论的公司与股价表现无关，股价表现更与宏观变量、行业预期、市场风险偏好等不确定性因素高度相关，因此本文不构成任何投资建议，股市有风险，投资需谨慎。