事件：5月10日，英伟达首席执行官黄仁勋在美国卡内基梅隆大学2026届毕业典礼上发表主题演讲，并获颁该校科学与技术荣誉博士学位。英特尔首席执行官陈立武随后在社交平台X公开发帖表示祝贺，同时透露英特尔与英伟达正在合作开发令人兴奋的新产品。
CPU在AI推理时代的重要性提升，两大龙头进一步验证行业趋势。此前英伟达已宣布向英特尔投资50亿美元，用于数据中心和消费平台的联合开发；2026年1月英特尔也证实正与英伟达合作开发深度集成NVLink技术的至强处理器，面向新一代AI主机节点场景。
本次两大芯片行业龙头的高层互动及合作披露，反映出在AI算力需求高速增长、异构融合成为技术演进核心方向的行业背景下，产业链不同环节的头部企业正在加快技术协同，共同适配AI算力体系新需求，释放出AI芯片领域生态融合、技术迭代提速的积极信号，也说明算力体系的融合发展已经逐渐成为行业共识。
CPU行业景气度持续提升，已经成为龙头业绩加速成长的重要动力。
1）英特尔：2026年第一季度实现营收136亿美元，同比增长7%，连续六个季度实现高于预期的营收。公司首席执行官陈立武指出，当前人工智能浪潮正从基础模型走向推理、再迈向智能体阶段，这一转变显著增加了市场对英特尔CPU、晶圆及先进封装产品的需求，成为公司业绩增长的核心动力。
2）AMD：董事会主席及首席执行官Lisa Su博士也表示，AI基础设施市场需求持续快速提升，数据中心业务已经成为拉动公司营业额和利润增长的核心支柱，推理和智能体AI的发展正在持续拉动对高性能CPU和加速器的旺盛需求，当前头部客户需求规模已经超出前期预判，后续服务器业务增长将显著加速。从具体业绩数据来看，AMD数据中心事业部2026年第一季度实现营收58亿美元，同比增长57%，主要得益于市场对AMD EPYC（霄龙）处理器的强劲需求以及数据中心GPU出货量的持续增长，印证了CPU与AI算力的协同需求已经成为算力行业的核心增长动力。
AI Agent时代CPU需求有望大幅增长，或比GPU更早成为算力瓶颈。AI Agent的技术特性决定了CPU的核心地位。根据英特尔与佐治亚理工学院2025年11月共同发布的《A CPU-Centric Perspective on Agentic AI》，Agentic AI框架在传统大语言模型基础上增加了嵌入外部工具的决策协调器，使其成为具备任务规划、工具调用、历史记忆、动态适应能力的自主问题解决者，这类工作负载中，CPU上的工具处理占执行延迟比例最高达90.6%，说明系统优化需要兼顾CPU与GPU，而非仅聚焦GPU。
同时智能代理AI工作负载的吞吐量同时受CPU相关因素（核心超配、缓存一致性、同步机制）与GPU相关因素（设备内存容量、带宽）两类因素限制，在大批量处理场景下，CPU动态能耗占比达44%，CPU并行处理能效低于GPU。
英特尔商用官方公众号明确指出，智能体场景需要消耗大量的CPU侧逻辑处理能力，智能体“规划-工具使用-反思-优化”的循环，也需要借助CPU来优化整个系统层面的算力结构，例如通过CPU主导的代码生成/沙箱执行机制，来降低对超大参数模型的依赖。
在Agent相关的强化学习场景中，需要海量的CPU来构建各类工具和运行环境，CPU决定了每秒能并发生成、评估并“喂”给GPU的样本量，因此CPU往往比GPU更早成为瓶颈，其效能直接影响GPU利用率、训练稳定性以及强化学习的整体收敛速度。
长上下文成为大模型发展又一趋势，CPU的调度协调价值凸显。2026年4月24日DeepSeek推出V4系列大模型，在长上下文处理方面提出压缩稀疏注意力（CSA）与高压缩注意力（HCA）两项关键创新，通过压缩KV缓存条目降低长文本场景计算成本，核心机制围绕压缩块（compressed block）与分层KV存储管理展开：压缩块成为KV压缩的核心单元，协调不同压缩块的关系是长上下文处理的关键；分层机制下，压缩KV条目存储到磁盘，未压缩的滑动窗口KV条目采用Full SWA Caching、Periodic Checkpointing、Zero SWA Caching三类不同的磁盘管理策略，不同层级数据的调度协同需求显著提升。
长上下文技术架构下，压缩块的调度协同、不同层级（磁盘、内存、缓存）数据的调用，都需要CPU进行全局资源分配和协调，CPU的重要性将持续提升。
投资建议：
AI Agent时代CPU等通用计算的重要性有望进一步凸显，在协调硬件、保障稳定、适配软件生态等方面具有重要意义，而长上下文等趋势则有望进一步提升CPU自身重要性。
建议重点关注CPU以及产业链核心厂商浪潮信息、海光信息、中国长城、龙芯中科、禾盛新材、卓易信息、广合科技等公司。
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