龍芯、海光暴漲，中美CPU集體走牛背后有一個(gè)新邏輯

“傳統(tǒng)”CPU漲價(jià)，背后卻是新的增長(zhǎng)邏輯——智能體經(jīng)濟(jì)的繁榮。

作者｜姚金鑫、曉靜

進(jìn)入2026年，全球半導(dǎo)體市場(chǎng)最先感受到的寒意來自存儲(chǔ)領(lǐng)域。根據(jù)多家市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告，存儲(chǔ)芯片價(jià)格的上漲已近乎“失控”。

根據(jù)Counterpoint Research與TrendForce的數(shù)據(jù)，繼2025年第四季度價(jià)格暴漲50%之后，DRAM與NAND Flash芯片的價(jià)格預(yù)計(jì)在2026年第一季度將繼續(xù)上揚(yáng)40%至50% 。

這一極端的價(jià)格壓力迅速從上游傳導(dǎo)至終端。以消費(fèi)市場(chǎng)為例，部分主流DDR5內(nèi)存條的價(jià)格自2025年下半年以來漲幅已超過三倍。

對(duì)這個(gè)現(xiàn)象深度溯源，其實(shí)是AI基礎(chǔ)設(shè)施，特別是大模型訓(xùn)練與推理對(duì)高帶寬內(nèi)存（HBM）和高性能存儲(chǔ)的“虹吸效應(yīng)”所致。

晶圓廠將產(chǎn)能優(yōu)先分配給利潤(rùn)更高的AI相關(guān)存儲(chǔ)產(chǎn)品，擠壓了傳統(tǒng)DRAM和NAND的供給，一場(chǎng)覆蓋全行業(yè)的“算力稅”已經(jīng)拉開序幕。

但存儲(chǔ)上揚(yáng)只是序章，漲價(jià)輪盤上新近轉(zhuǎn)來的，是CPU。

圖：AI輔助生成

PART 01

算力稅第二波，CPU漲價(jià)

長(zhǎng)期以來被視為成熟市場(chǎng)的CPU，在2025年下半年開始出現(xiàn)異動(dòng)，并在2026年初徹底爆發(fā)。

資本市場(chǎng)的反應(yīng)最為敏銳。截至2026年1月21日，芯片巨頭英特爾（Intel）股價(jià)觸及54.25美元，創(chuàng)下自2022年1月以來的新高，年初至今累計(jì)漲幅高達(dá)44.74% 。它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手AMD股價(jià)同樣錄得七連漲。

在中國市場(chǎng)，國產(chǎn)CPU的代表龍芯中科和海光信息股價(jià)分別在1月21日創(chuàng)下20%漲停和上漲超13%的驚人記錄。

這一系列現(xiàn)象的背后，供給側(cè)的產(chǎn)能瓶頸是顯而易見的。

根據(jù)TrendForce 2026年1月的供應(yīng)鏈監(jiān)測(cè)報(bào)告，臺(tái)積電（TSMC）的N2與N3到2027年的產(chǎn)能，也已被蘋果、英偉達(dá)（NVIDIA）及博通（Broadcom）等巨頭瓜分。

由于高端GPU與定制ASIC在單晶圓產(chǎn)出價(jià)值（Revenue per Wafer）上相較傳統(tǒng)CPU享有溢價(jià)，代工廠在產(chǎn)能分配優(yōu)先級(jí)上存在明顯的盈利傾向。

這種資源向高毛利產(chǎn)品的傾斜，直接削減了消費(fèi)級(jí)與企業(yè)級(jí)處理器的晶圓配額。與此同時(shí)，先進(jìn)封裝技術(shù)（如CoWoS-L/S）的瓶頸成為次生阻礙，IDC分析指出，由于CoWoS產(chǎn)能利用率在2025年第四季度便已突破100%，導(dǎo)致即便前端晶圓完成刻蝕，后端封裝的積壓也使CPU出貨周期從正常的8-10周大幅延長(zhǎng)至24周以上。

這種產(chǎn)能壓力在英特爾的內(nèi)部生態(tài)中體現(xiàn)得更為極致。隨著其18A工藝進(jìn)入量產(chǎn)高峰期，英特爾不僅需要保障自身酷睿（Core）與至強(qiáng)（Xeon）系列的供應(yīng)，還需履行向微軟、亞馬遜等外部Foundry客戶的代工承諾，導(dǎo)致英特爾核心節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)能利用率已攀升至120%-130%的超負(fù)荷狀態(tài)。

摩根大通最新的研報(bào)指出，這種“極限超載”已迫使英特爾將部分非核心組件轉(zhuǎn)移至聯(lián)電（UMC）等二線代工廠，但依然無法完全抵消先進(jìn)制程供應(yīng)的缺口。

然而，供給受限僅僅是故事的一半，真正重塑市場(chǎng)格局的，是來自需求側(cè)的結(jié)構(gòu)性劇變。

而推高需求側(cè)的關(guān)鍵詞，就是AI智能體。

PART 02

需求側(cè)，智能體創(chuàng)造“域外CPU”新需求

智能體能夠自主規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具、記憶歷史步驟，并在執(zhí)行過程中實(shí)時(shí)調(diào)整策略來解決問題，人們通過這種方式來彌補(bǔ)單純大模型在上下文感知、幻覺問題以及實(shí)時(shí)信息獲取方面的不足。

在它的架構(gòu)中，在大模型的推理工作之外，還增加了決策編排器，還會(huì)使用網(wǎng)頁搜索、抓取、Python解釋器、上下文數(shù)據(jù)庫等外部工具。

也就是說，整個(gè)智能體的工作負(fù)載中，AI計(jì)算任務(wù)只是一部分，還有很大部分是通用計(jì)算。

在智能體運(yùn)行任務(wù)中，CPU的核心優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在對(duì)工具處理的適配能力、資源利用的靈活性以及對(duì)多種應(yīng)用場(chǎng)景的兼容性。CPU 能夠高效運(yùn)行許多無法部署在GPU/TPU/NPU上的計(jì)算任務(wù)和外部程序工具，例如網(wǎng)頁搜索、Python執(zhí)行、精確向量/數(shù)據(jù)搜索等。

這類任務(wù)處理在智能體任務(wù)總量中總耗時(shí)（Latency）占比很大。要知道，CPU還支持多線程和多進(jìn)程并行，天然可以根據(jù)負(fù)載特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

為了進(jìn)一步深度分析，我們需要引入兩個(gè)概念：域內(nèi)CPU和域外CPU。

所謂域內(nèi)CPU，指的是GPU服務(wù)器中所配的CPU，傳統(tǒng)上來講，裝在GPU模組的服務(wù)器主機(jī)被稱為機(jī)頭，域內(nèi)CPU指的就是機(jī)頭里的CPU。它的主要任務(wù)是解決內(nèi)存相關(guān)問題和數(shù)據(jù)調(diào)度，確保GPU任務(wù)均衡、合理、高效。

所謂域外CPU，指的是整個(gè)任務(wù)系統(tǒng)中，GPU服務(wù)器以外的集群中的其他CPU。

從系統(tǒng)視角來看，如果把整個(gè)智能體應(yīng)用（Agentic AI）看成一個(gè)系統(tǒng)，根據(jù)上面的分析我們就知道，僅僅就CPU而言，起到性能決定性因素的，實(shí)際上是來自于域外CPU。

首先是極高的Latency占比。

在典型的 Agent 工作負(fù)載中，運(yùn)行在 CPU 上的任務(wù)處理（如數(shù)據(jù)庫檢索、代碼執(zhí)行和搜索摘要）占據(jù)了任務(wù)總Latency的80～90%。也就是說，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的大部分耗時(shí)都是域外CPU在處理任務(wù)，而不是消耗在AI芯片的推理上。

其次是復(fù)雜的計(jì)算模式。

域外CPU需要處理大量非AI原生任務(wù)，比如說搜索、爬蟲、抓網(wǎng)頁，比如說運(yùn)行Python 腳本，還有排序和摘要算法。

還有并發(fā)和能效比。

在大規(guī)模批處理場(chǎng)景下，由于核心負(fù)載和同步開銷，動(dòng)態(tài)能耗會(huì)上升。域外CPU的多核性能和調(diào)度能力和智能體服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效率強(qiáng)相關(guān)。

PART 03

傳統(tǒng)的CPU，新的增量市場(chǎng)

IDC預(yù)計(jì)，活躍Agent的數(shù)量將從2025年的約2860萬，快速攀升至2030年的22.16億，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到139%。年執(zhí)行任務(wù)總數(shù)將從2025年的440億次暴漲至2030年的415萬億次，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)524%。年度Token消耗量預(yù)計(jì)從2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的152,667 PetaTokens，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)3418%。

這些數(shù)據(jù)揭示了一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)：?jiǎn)蝹€(gè)Agent承擔(dān)的任務(wù)復(fù)雜度、決策鏈路長(zhǎng)度以及對(duì)實(shí)時(shí)性的要求都在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

這將直接轉(zhuǎn)化為對(duì)“域外CPU”算力的海量需求。

Meta近期斥資數(shù)十億美元收購?fù)ㄓ肁I Agent初創(chuàng)公司Manus，這是Meta成立以來第三大收購，僅次于WhatsApp和Scale AI。這一舉動(dòng)充分說明了產(chǎn)業(yè)界對(duì)Agent應(yīng)用前景的看好。

根據(jù)Gartner發(fā)布的《2025年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)》報(bào)告，智能體AI（Agentic AI）被列為年度首要趨勢(shì)，預(yù)測(cè)到2028年，全球約33%的企業(yè)級(jí)軟件應(yīng)用將集成智能體功能，而這一比例在2024年尚不足1%。

企業(yè)端的采納率數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了這一增長(zhǎng)的確定性。Capgemini研究報(bào)告顯示，2025年企業(yè)對(duì)智能體及多智能體系統(tǒng)（MAS）的利用率已達(dá)21%，較2024年的10%實(shí)現(xiàn)了翻倍增長(zhǎng)。

同時(shí)，PwC對(duì)300余位高管的調(diào)研顯示，88%的受訪企業(yè)表示正因智能體帶來的生產(chǎn)力紅利而增加AI預(yù)算，平均ROI已達(dá)到1.7倍。Cloudera的最新數(shù)據(jù)則顯示，96%的IT決策者計(jì)劃在2026年前進(jìn)一步擴(kuò)大智能體的部署規(guī)模。

這種近乎一致的擴(kuò)張意愿，提升了智能體的使用需求。

這是新的增長(zhǎng)邏輯，也就會(huì)在資本市場(chǎng)帶來新的增長(zhǎng)故事。

基于當(dāng)前AI技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)，智能體這一波推起來的通用CPU需求，不僅增長(zhǎng)速度快，而且還是有持續(xù)性的。

這一趨勢(shì)還處于早期階段，但增長(zhǎng)勢(shì)頭已經(jīng)不可阻擋。按照任務(wù)總延遲來計(jì)算，域外CPU的需求增加不比GPU/AI芯片少。

如前文所說，Intel的產(chǎn)能利用率據(jù)說已經(jīng)達(dá)到120～130%，而AMD主要靠TSMC，前面已經(jīng)提到，TSMC的先進(jìn)工藝產(chǎn)能盡量給了更fancy的GPU，稍次一點(diǎn)的產(chǎn)能現(xiàn)在也已經(jīng)滿載，提升空間也不大。已經(jīng)有消息表明，2026全年intel和AMD的CPU配額已經(jīng)被預(yù)定完畢。

同屬于X86陣營(yíng)的海光，是否可以為行業(yè)提供充足的供應(yīng)，就考驗(yàn)著中國半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的韌性了。

在這樣的情況下，CPU價(jià)格在未來一段時(shí)間內(nèi)怎么能輕易降下來？

>End

本文轉(zhuǎn)載自“騰訊科技”，原標(biāo)題《龍芯、海光暴漲，中美CPU集體走牛背后有一個(gè)新邏輯》。

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