先来看下图
AI智能体下的CPU，或重回“黄金时代”
如果AI只是一问一答的聊天机器，算力的答案确实很简单——有多少GPU，就有多少想象力。在那段以对话模型为主角的周期里，CPU更像一位低调的调度员，负责数据的迎来送往，而非决定反应快慢的核心角色。然而，当AI从对话框里走出来，开始调用工具、读写代码、编排任务，变身真正的“数字代理人”时，算力游戏规则变了。分支指令的暴增让擅长矩阵乘法的GPU一时“水土不服”，而那位退居幕后的CPU，却恰好站上了控制流与记忆体风暴的中央。
在对话模型时代，一个用户请求的处理链路相对简单：CPU将文本转换为token，GPU运行模型生成响应，CPU再将token转换回文本。在这个往返中，GPU的计算时间主导了总延迟，CPU几乎不在性能的考量范围内。但当工作负载变成智能体，情况就截然不同了。一个典型的Agent任务需要执行多步推理、调用API、读写数据库、运行代码、解析文档，然后将所有中间结果编排成最终输出。
CPU概念
中国长城
控股飞腾信息（ARMv8永久授权），"整机+CPU"协同模式构建高壁垒，PK体系（飞腾CPU+麒麟OS）在政务市场优势显著
龙芯中科
唯一实现从指令集到芯片全流程自主的国产CPU企业，LoongArch架构无授权风险，党政军关键领域渗透率超70%，自主可控标杆地位无可替代
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