11 月 1 日，钛媒体报道集邦咨询 TrendForce 最新 AI 服务器产业研究。随着各 AI 服务厂商积极推出智能体相关应用，服务器 CPU 需求自 2025 年下半年起稳步成长，预估 2026 年出货量年增幅将达 31%，2027 年在推理需求持续成长与智能体服务渗透率提升的推动下，有望再年增逾 40%。
配比关系的重估
行业长期沿用一颗 CPU 承载八颗 GPU 的经典配比，在以浮点算力为标尺的账本里 CPU 的计算能力几乎可以忽略。集邦咨询 4 月 24 日的博文提到，英特尔首席执行官陈立武在 2026 年第一季度财报电话会议上表示，随着 AI 工作负载重心从训练转向推理，CPU 与 GPU 之间的比例关系正从 1 比 8 向 1 比 1 转变。
行业数据估算，智能体时代每吉瓦所需的 CPU 核心数可能从 3000 万激增至 1.2 亿，增长 4 倍。投行 KeyBanc 分析师表示，AMD EPYC 服务器 CPU 2026 年全年产能近乎售罄，高端型号交期拉长至 8 到 10 周。
平台侧的印证
英伟达自家机架产品也侧面印证了算力配比逻辑的转向，GB200 NVL72 以及面向智能体场景的 Vera Rubin NVL72，标准配置都是 36 颗 CPU 对应 72 颗 GPU。这部分是与 GPU 深度绑定的 Grace 与 Vera Arm 核，与采购清单上独立的 x86 主机 CPU 不能直接划等号，但控制与编排资源在长上下文推理场景下不再被当作附带品。
需求结构变化也直接改写了成本账。DeepInfer 开源推理框架把 155 万亿 Token 的集群处理与每 GPU 小时 38 美元的定价放在一起，推理侧每单位算力的价格一旦变化，CPU 与存储的相对权重就会跟着重排。
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