过去几年，AI算力投资主线主要围绕GPU展开，市场对CPU的关注相对不足。但从实际算力系统运行来看，CPU仍承担着大量基础且关键的工作。
在AI服务器和智算集群中，CPU需要负责系统调度、任务分发、数据预处理、内存管理、网络通信以及多进程协同；在科学计算、工业仿真、材料模拟、药物研发等场景中，CPU在高精度浮点计算、复杂分支判断和成熟软件生态方面仍具备优势。
随着大模型训练、推理、Agent和AI4S等场景持续发展，算力系统对CPU的依赖并未下降，反而在数据流转、逻辑控制和高精度计算环节进一步凸显。
据TrendForce转引供应链消息，自3月以来消费级CPU价格上涨5%—10%，服务器CPU价格上涨10%—20%，平均交期也从1—2周延长至8—12周。
涨价主要来自两方面：其一，AI服务器和AIASIC快速放量，使CPU作为主控和系统调度核心的需求同步提升；其二，先进制程产能和封装资源高度紧张，Intel、AMD、NVIDIA等新一代CPU产品均需要争夺先进节点产能，供给端短期难以快速响应。
我们认为，未来AI算力架构将更加依赖CPU与GPU/DCU的协同：CPU负责高精度计算、复杂逻辑控制和系统调度，GPU/DCU负责大规模并行加速，二者共同支撑AI算力基础设施，CPU价值中枢有望进一步上修。当前行业正在从单芯片性能追赶，进入系统级优化和生态适配阶段。CPU景气度不断提升，国产CPU厂商及对应产业链有望受益。
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