CPU，被搶購一空

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人工智能熱潮首先席卷了GPU市場，隨后內存需求激增。如今，人工智能熱潮正在沖擊CPU市場，導致CPU供應短缺和價格上漲，這可能會影響那些希望構建和發布人工智能產品的企業，以及任何其他需要CPU的用戶。

SemiAnalysis創始人迪倫·帕特爾近日表示： “過去六個月，我們看到整個云市場的CPU資源都已耗盡。到處都沒有足夠的容量，這導致了很多不穩定因素。”

例如，帕特爾表示，微軟的GitHub版本控制網站最近變得不穩定，使用它的開發者經常遇到錯誤。這是因為“微軟把所有剩余的CPU都賣給了其他人，一部分供內部實驗室使用，但更多的是賣給了外部實驗室，”他解釋說。“他們已經與Anthropic和OpenAI簽署了協議，所以他們沒有剩余的CPU了。”

帕特爾表示，盡管AWS在過去一年中將CPU產量提高了三倍，但仍然感受到了CPU短缺的壓力。亞馬遜首席執行官安迪·杰西在致股東的年度信中寫道：“……已有兩家AWS大客戶詢問是否可以在2026年購買我們所有Graviton實例容量（Graviton是我們廣泛采用的定制CPU芯片）——考慮到其他客戶的需求，我們無法滿足這些請求，但這足以說明市場需求。”

帕特爾上個月在代托納計算大會上接受伊萬·布拉津的現場采訪時發表了上述言論。在采訪中，他詳細闡述了CPU短缺的原因。

帕特爾表示，CPU在人工智能領域一直扮演著重要角色，曾被用于存儲、數據預處理、預訓練以及人工智能訓練過程中的檢查點等任務。“但以前CPU的功能非常有限，”他說道。

到了2025年初，情況發生了變化：推理模型的出現。突然之間，我們擁有了功能更強大的AI模型，而這種能力正在推動對CPU的需求。

他說，現在客戶不再使用正則表達式對模型進行簡單的檢查，而是對模型進行更加復雜的檢查。

他說：“你在進行代碼單元測試和編譯。你在運行代理流程，其中實際上會調用數據庫等等。或者你在與一些占用大量 CPU 資源的環境進行交互，例如物理模擬或生物模擬。”

“你不斷地涉足越來越復雜的事情，模型輸出結果會經過驗證，進入強化學習環境，然后再返回并基于此進行訓練，”帕特爾繼續說道。“而且在過去的幾年里，這個循環變得越來越緊密。”

我們一直在關注CPU再次成為熱門技術的趨勢。我們見證了人工智能處理需求的演變，人工智能推理的重要性已經超過了人工智能訓練。我們也看到，針對人工智能推理的兩個階段——預填充和解碼階段——出現了新的服務器架構，這兩個階段的需求截然不同。

我們看到英偉達通過推遲發布七個月前宣布用于人工智能推理的 Rubin CPX GPU 來應對這些變化，轉而將芯片投入到其他處理器類型中，包括花費 200 億美元收購知識產權的 Groq LPU，以及其新的 Vera ARM CPU，該公司指望這兩款產品能夠推動“推理之王”的經濟效益。

上個月，我們見證了Arm Holdings 攜其首款芯片AGI CPU強勢回歸，這款CPU由Arm與Meta聯合設計，旨在服務于蓬勃發展的AI推理市場。本月初，芯片制造商d-Matrix收購了GigaIO的數據中心業務，以拓展其除PCI接口AI加速器之外的產品線。就在上周，SambaNova和Intel攜手合作，共同打造了一套用于構建大規模可擴展AI推理系統的新藍圖。

雖然 GPU 和其他 AI 加速器在 AI 熱潮的第一階段占據主導地位，使得 GPU 巨頭英偉達成為世界上最有價值的公司，但當前階段的 AI 需要大量的 CPU 來處理大規模運行 AI 推理所帶來的各種計算任務。

KeyBanc 分析師 John Vinh 和 Ryan Rosumny 在 1 月份的一份報告中寫道，英特爾和AMD 的服務器 CPU 幾乎已經售罄，并且正在考慮將價格提高 10% 到 15%。

過去12個月，英特爾的股價上漲了211%，而AMD的股價上漲了169%。雖然英特爾的至強CPU仍然占據服務器市場的大部分份額，但AMD的Eyep CPU取得了長足的進步，目前已占服務器市場41%的份額。

服務器CPU的需求正蔓延至其他領域。據報道，戴爾和惠普等PC制造商正面臨家用和辦公電腦CPU供應短缺的問題，因為CPU的交貨周期已從兩周延長至六個月。

在某些情況下，CPU 根本就買不到。“如果錢能解決這個問題，那當然最好，”一家游戲電腦品牌的負責人告訴《日經亞洲》，“我們擔心的是，即使我們多花錢，也買不到更多。CPU 短缺的情況日益嚴重，其嚴重程度不亞于內存芯片短缺。”

（來源：編譯自hpcwired）

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