GPU独霸转向CPU/GPU协同！Arm执行长：AI CPU需求已「爆表」

长期以来，AI 基础设施由辉达 GPU 主导，HBM、先进封装与液冷机柜成为市场焦点，CPU 仅被视为辅助角色，但随着生成式 AI 从聊天机器人迈向代理 AI(Agentic AI)，产业叙事正快速翻转。

安谋执行长 Rene Haas 近日受访时直言，高阶 AI CPU 需求已爆表，CPU 将重回 AI 牌桌中心，与 GPU 共同构成下一代 AI 工厂核心。

他并指出，约一年半前开始观察到基于 Arm 架构的系统单晶片 (SoC) 客户对核心数的需求远超预期，我们原以为 128 核已是天花板，但客户开始询问 160 核甚至 192 核的可能性。

研究后发现，驱动超高核心数需求的关键正是 Agent 工作流，大量并行虚拟任务需要 CPU 进行即时编排、调度、工具呼叫与沙盒执行，这些负载无法单纯交由 GPU 处理，CPU 才是支撑 Agent 系统持续运作的底座。

为抢攻此一趋势，安谋今年 3 月在旧金山发表专为通用人工智慧 (AGI) 设计的 CPU，採用台积电 3 奈米製程、最高 136 个 Neoverse V3 核心、TDP 300W，支援 DDR5-8800、96 条 PCIe Gen6 与 CXL 3.0，号称机架级效能较 x86 平台提升逾两倍。

安谋将其定位为Agentic AI 资料中心的编排层，并直接推出完整 CPU 机架解决方案，商业模式从过往授权 IP 逐步延伸至贩售完整运算平台。

Haas 强调，未来资料中心同时採用辉达 Vera Rubin GPU 机架、AWS Graviton Arm 机架与安谋 AGI CPU 机架将成常态，就像採购记忆体与网通设备一样，客户只是购买不同特性的运算资源。

自 3 月新款 CPU 发表以来，安谋股价已经翻倍，同期英特尔因转型滞后财务承压，凸显产业权力板块位移。

事实上，不只安谋，三大晶片巨头均已重新将 CPU 置于 AI 战略核心；辉达于 GTC 2026 发表首款自研 Arm 架构 Vera CPU，称为专为 Agent 设计的 CPU；英特尔在今年台北国际电脑展上推出至强 6+(Xeon 6+) 处理器，明确将 CPU 定位为 Agent 系统控制单元；超微则强调应以机架级能力规划 CPU 基础设施，而非单比较单一组件效能。

业界人士分析，当 AI 模型训练趋于成熟、推理负载占比提升，资料中心瓶颈将从纯粹算力转向系统级能效比与调度效率。Agent 并发执行数以千计的微任务，需要海量 CPU 核心处理 I/O、记忆体存取与流程控制，GPU 则专注高密集度矩阵运算。这种分工使 CPU 不再只是 GPU 的附庸，而成为决定 AI 工厂整体吞吐量的关键变数。

Haas 预估，随着 Agent 时代到来，每 1 GW 中心容量所需 CPU 核心数将从去年的 3,000 万个暴增至 1.2 亿个。虽然安谋仍会持续授权 IP 给苹果、AWS、微软等合作伙伴设计自有晶片，但对缺乏晶片设计能力的企业而言，直接採购安谋整机解决方案将成为更具吸引力的选项。

专家认为，AI 基础设施的下一场争夺战，已从谁有更多 GPU扩展到谁能支撑更多 Agent 并行运算。