CPU王者归来:英特尔财报暴涨23%背后,一场AI算力革命正在发生

? CPU王者归来：英特尔财报暴涨23%背后，一场AI算力革命正在发生

小星宇 | 2026年4月28日

凌晨的华尔街，一份财报让整个科技圈失眠了。

4月24日，英特尔发布2026年第一季度财报：营收136亿美元，同比增长7%，大幅超出市场预期。盘后股价一度暴涨27%，次日收盘涨幅仍达23.6%，创下历史新高——82.54美元/股，总市值突破4146亿美元。

单看这些数字已经足够震撼，但真正让市场疯狂的，不是业绩本身，而是财报传递出的一个更深层信号——

? AI智能体浪潮：CPU从"后台调度员"变成"前线指挥官"

英特尔这份财报最亮眼的部分是什么？

不是客户端计算业务（收入77亿美元，基本持平），而是数据中心与AI事业部——收入51亿美元，同比增长22%。与此同时，代工业务收入54亿美元，同比增长16%。

这是英特尔营收连续第六个季度高于预期。但增量从何而来？

答案是：CPU涨价了，而且涨得很凶。

据报道，英特尔于今年3月调涨PC CPU价格5%~10%，于4月1日进一步上调服务器CPU价格10%~20%。供应链消息称，国际大厂正酝酿三季度再进行新一轮涨价，下半年仍有8%~10%的涨价空间。

AMD这边也没闲着。消息显示，针对服务器CPU产品线，AMD预计在第二、三季各有一次涨价动作，累计涨幅或达16%~17%。消费级CPU涨幅最高达15%。

为什么CPU突然变得这么抢手？

市场研究机构TrendForce给出了一组关键数据：传统AI数据中心中，CPU与GPU配比约为1:4至1:8；而在AI智能体（Agentic AI）时代，这一比例预计将演变至1:1至1:2。

换句话说，CPU需求量存在数倍级别的结构性增长空间。

英特尔CEO陈立武在财报电话会上直言："过去数年，高性能计算领域的焦点几乎完全集中在GPU及其他加速器上。近几个月，明确迹象显示，CPU正重新成为人工智能时代不可或缺的基础。"

他进一步解释："CPU正成为整个人工智能技术栈的调度层与关键控制平面。这并非我们的主观愿景，而是来自客户的真实反馈，也体现在产品需求结构中。"

为什么AI智能体工作负载会大幅提升CPU需求？这背后是一场深刻的算力架构变革。

传统聊天机器人模式中，用户提问→GPU推理→输出文字，CPU只是负责调度和数据处理，几乎不成为性能瓶颈。

但智能体完全不同。一个AI智能体需要：多步推理、调用API、读写数据库、执行代码、编排复杂业务流。佐治亚理工学院的量化研究发现，智能体工作负载中，CPU端工具处理时间占到总延迟的50%至90.6%。

在某些场景下，GPU已准备好处理下一批任务，而CPU仍在等待工具调用返回。

这个发现震撼了整个行业——原来AI瓶颈已经从"GPU不够用"变成了"CPU没跟上"。

另一个关键因素是上下文窗口的快速扩展。2024年，主流模型大多支持128K至200K token。进入2025年，Gemini 2.5 Pro、GPT-4.1、Llama 4 Maverick等模型均开始支持100万token以上。KV缓存随token数量线性增长，在100万token时约为200GB，远超单块H100的80GB显存容量。解决方案之一是将KV缓存部分卸载至CPU内存。这意味着CPU不仅要管理编排和工具调用，还要协助承载显存放不下的数据。CPU内存容量、内存带宽以及CPU与GPU之间的互连速度，由此成为系统性能的关键。

适合智能体时代的CPU，更需要低延迟、一致的内存访问能力，以及更强的系统级协同能力，而不是单一的核心规模扩张。这场算力架构的变革，正在重塑整个芯片产业的竞争格局。

摩根士丹利在最新报告中指出，AI正在进入智能体时代，这一转变将重塑数据中心建设格局。该机构预计，到2030年，全球数据中心CPU市场规模将达到825亿至1100亿美元，其中约325亿至600亿美元为Agentic AI带来的新增需求。

陈立武直言，预计在AI需求爆发式增长的驱动下，半导体行业整体潜在市场规模已逼近1万亿美元。

? 一场"悄无声息"的供应危机

当全世界都在盯着H100、GB200的交付周期时，CPU市场的紧张气氛已经悄然拉满。

据多家IT分销商报告，2025年第四季度，服务器CPU平均售价上涨了约30%。这对已经相当成熟的CPU市场来说，几乎是史无前例的涨幅。

供应紧张的根源是什么？

答案有些讽刺：台积电的先进制程产线太满了。

由于GPU订单（特别是英伟达的定制化需求）持续爆满，台积电3nm/5nm产线几乎全被利润更高的AI芯片占据，原本分配给CPU的晶圆产能不断被挤占。这导致了一个极具戏剧性的局面——AI实验室拥有了足够的GPU，却发现买不到足够的高性能CPU来"带"动这些显卡。

英特尔中国区技术部总经理高宇近期透露，市场对CPU的需求几乎与内存一道"等比上涨"。预计一段时间内CPU缺货还会持续，这超越了业内几乎所有人的预判，也超越了英特尔的预判。更关键的是，CPU制程全都是最新制程，扩产难度比内存还要大。

英特尔管理层也在财报电话会上承认，尽管工厂产能持续提升，但所有业务板块需求仍高于供给。尤其是至强服务器CPU，预计今明两年保持强劲增长势头。

更值得注意的是，据报道，英特尔已证实存在将原本会被当作废品处理的低质CPU推向市场获利的情况。而面对极度旺盛的行业需求，下游客户对这些"瑕疵芯片"照单全收，甚至出现了抢购。

CPU市场的疯狂可见一斑。

英特尔的独立国际策略研究员陈佳分析指出，英特尔自己的战略定位一直非常清晰——研发最强人工智能芯片，包括Intel 18A工艺。此前，由于部分新芯片设计架构不够成熟，英特尔在消费电子板块'吃了大亏'。同时，英特尔早已预判到个人消费级PC市场会经历疲软，开启了新的芯片架构，但创新总是伴随着试错，公司为此付出了高昂代价。

陈佳认为，陈立武是稳扎稳打，希望能把这盘大棋全面下活。随着游戏PC份额攀升，加之英特尔在商用系统架构、数据中心和芯片设计代工领域加大投入，目前已经开始进入'收获季节'。不过，18A工艺良率虽每月提升7%~8%，仍未达到行业领先水平，且缓冲库存已耗尽，处于'现做现卖'状态。

? 三路大军争夺算力制高点

面对这场突如其来的CPU需求爆发，英特尔、AMD、英伟达三家巨头走出了完全不同的战略路径。

英特尔：守城者的逆袭

英特尔是这场变革中最大的受益者。Mercury Research数据显示，2025年第四季度，英特尔在服务器CPU市场仍占60%的份额。

英特尔的策略是两条腿走路：一边继续布局至强处理器，与谷歌等超大规模客户深度绑定——4月9日，谷歌与英特尔达成多年协议，在全球AI数据中心规模部署Xeon至强处理器；另一边与SambaNova合作，推出基于至强+自研RDU加速器的组合方案。

更引人注目的是，马斯克已委托英特尔为其在得克萨斯州的"Terafab"项目设计并制造定制芯片。这个庞大项目旨在为xAI、SpaceX和特斯拉提供统一的计算底座。

不过，英特尔管理层也预警了风险：当前公司仍面临PC市场需求下行、成本上涨、资本支出扩大与供应紧张等多重压力。

AMD：最大受益者之一

AMD则是这轮CPU需求爆发中最大的受益者之一。

2025年第四季度，AMD数据中心收入54亿美元，同比增长39%。第五代EPYC Turin占了服务器CPU收入的一半以上，运行EPYC的云实例部署同比增长超过50%。AMD的服务器CPU收入份额首次突破40%。

AMD CEO苏姿丰将增长直接归因于智能体的发展——智能体工作负载把计算任务从GPU'推回'到了CPU上。

不过，AMD在系统级协同方面仍有提升空间，缺乏类似NVLink C2C这样成熟的高速CPU-GPU互连能力。随着智能体系统对数据交互与协同效率要求不断提高，这一环节的重要性也在逐步上升。研究机构Creative Strategies首席分析师本·巴贾林指出，在高强度的系统协作中，CPU的处理能力必须能够匹配加速器的迭代速度。如果数据通道出现哪怕百分之一的延迟，整个AI集群的经济效益就会大打折扣。

2026年2月，AMD还宣布了一项与Meta的潜在交易，价值超过1000亿美元，供应MI450 GPU和Venice EPYC CPU。如果这笔交易落地，将成为半导体行业史上最大订单之一。

英伟达：另辟蹊径

英伟达设计CPU的思路，跟英特尔和AMD完全不同。

Grace CPU只有72个核心，而AMD EPYC和英特尔至强通常是128个。因为英伟达的定位是：在AI算力体系中，CPU的角色不再是通用计算主力，而是为GPU服务的"调度中枢"。如果CPU跟不上，昂贵的GPU就会被迫等待，系统效率反而下降。

因此，英伟达通过NVLink C2C互连，将CPU与GPU之间的带宽提升到约1.8TB/s，远高于传统PCIe。目前，英伟达已将Vera CPU作为独立产品销售。与Meta的交易更是"纯Grace部署"——CPU在没有GPU配对的情况下大规模独立部署，这在英伟达历史上是第一次。

? 千亿美元市场的暗战

这场CPU"回归"运动已经引发了一连串商业反应。

OpenAI与亚马逊AWS高达380亿美元的合作协议中，官方明确提到了"数千万个CPU"的扩展规模。过去，行业的关注焦点总是在那"数十万个GPU"上。而OpenAI主动将CPU规模作为一个重要的规划变量，向外界传递了一个清晰的信号：智能体工作负载的扩展，必须建立在庞大的CPU基础设施之上。

4月24日，亚马逊宣布Meta签下协议，将使用数百万颗AWS Graviton芯片来支撑不断增长的AI需求。这表明，即使是拥有自研AI芯片的Meta，也意识到传统CPU架构在智能体时代的不可替代性。

美国银行预测，到2030年，全球CPU市场规模有望从目前的270亿美元翻倍至600亿美元。多出来的份额几乎全部由AI驱动。

这意味着一个全新的基础设施扩张周期已经开启。大厂不再只堆GPU，而是同步扩张一整层"CPU调度基础设施"，专门为AI智能体提供运行支撑。

? 国产CPU：被低估的机遇

这场变革中，中国CPU产业链也在积极布局。

据数据宝统计，A股市场涉及CPU相关业务的上市公司不到20家，概念股合计A股市值达到1.29万亿元。

海光信息是A股市值最高的CPU概念股，达到6624亿元。产品包括海光通用处理器和协处理器，兼容国内外主流操作系统。今年一季度净利润6.87亿元，同比增长35.82%。

澜起科技研发的津逮CPU已推出六代产品，适用于各类服务器平台。龙芯中科则是国内极少数可以进行指令系统架构及CPU IP核授权的企业，已发布16核、32核、64核版本的3C6000系列CPU。

值得关注的是，东方证券研报指出，由于苹果、英伟达等巨头已锁定台积电先进制程的主要产能，CPU产能受到限制。在当前CPU景气度提升的背景下，供给端的受限将进一步推升CPU价格。该机构判断：市场目前低估了CPU涨价的持续性。

我们正在见证AI产业一场关键的结构性转变。

过去两年，所有人都默认一个逻辑：AI算力 = GPU。英伟达市值突破4万亿美元，台积电CoWoS封装一芯难求，所有目光都聚焦在那张小小的加速卡上。

但2026年的春天，风向变了。

当AI从"聊天机器人"进化为"真干活"的智能体，当模型参数膨胀到万亿级别、上下文窗口扩展到百万token，当AI开始在现实世界中调用API、执行代码、操作数据——CPU这个"老兵"，以所有人都没有预料到的方式，重新站到了舞台中央。

英特尔CEO陈立武说，CPU正成为AI时代的基础。

但更准确地说：AI算力从来不是GPU的独角戏，CPU一直在幕后撑起整个舞台。只是直到今天，我们才真正看清它的分量。

当算力不再稀缺，谁能率先解决系统级的瓶颈，谁才能在这场万亿级的算力博弈中笑到最后。

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