全球人工智能计算的需求重心正从模型训练转向推理与智能体应用，这一转变意外点燃了中央处理器（CPU）市场的战火。长期以来被视为成熟且增长缓慢的CPU领域，如今正成为各大芯片巨头竞相争夺的新高地。据多位行业高管和研究机构预测，用于下一代AI数据中心的CPU市场，未来五年将以每年超过40%的速度增长，到2030年市场规模将超过2200亿美元。

这场争夺战的核心驱动力，源于AI工作负载结构的深刻变化。在AI发展的早期训练阶段，运行计算任务时CPU与GPU的典型配比为1:8，GPU承担了绝大部分并行计算任务，CPU似乎被边缘化。然而，随着行业焦点转向对延迟敏感的推理、推断和智能体AI工作负载，这一比例已显著缩小至约1:4。业内高管预计，随着AI代理系统需要执行大量按顺序进行的编排任务，CPU的重要性将进一步凸显，配比有望向1:2甚至1:1逼近。美国银行分析师维韦克·阿亚指出，这些任务对延迟极为敏感，更适合在CPU而非加速芯片上运行。

需求的激增已导致整个电子行业出现CPU供应紧张。高通公司新数据中心业务负责人托尼·皮亚利斯上月向投资者直言：“CPU的装机率正在飙升。CPU根本就买不到，都被抢购一空了。”这家移动芯片巨头正积极开拓数据中心CPU市场。与此同时，英伟达也开始将其Vera CPU作为独立产品销售，首席执行官黄仁勋预计，仅CPU业务今年就可能为公司带来高达200亿美元的年收入。

传统霸主同样感受到了市场的炽热。英特尔首席执行官陈立武在台北Computex展会期间透露，过去几周他接到多个要求增加CPU供应的电话。英特尔目前仍占据数据中心CPU市场超过50%的份额。AMD首席执行官苏姿丰则预测，未来五年CPU市场将至少增长35%，与过去仅3%至4%的增长率形成鲜明对比。

来自移动生态的挑战者也在加速布局。软银投资的Arm公司今年发布了其首款面向数据中心服务器的实体CPU芯片，并预计到2030年其CPU业务年收入可达150亿美元。Arm的技术目前已为全球领先的超大规模数据中心部署的CPU提供超过50%的动力。包括谷歌、亚马逊和微软在内的云计算巨头，也都在为其数据中心开发基于Arm架构的定制CPU。

这场竞争正深刻重塑市场架构格局。英特尔和AMD凭借x86架构长期主导高性能计算领域，而英伟达、谷歌、亚马逊等新进者则大多押注于能效更优的Arm架构。Counterpoint Research副总监Brady Wang分析称，在GPU本身功耗高企的情况下，基于Arm架构的CPU在节能方面具有优势，而x86处理器则更擅长处理复杂任务。据TechInsights预测，基于Arm架构的数据中心CPU全球市场份额将在2026年达到约20%，尽管整体市场也在同步扩张。

在中国市场，国产替代浪潮为本土CPU厂商提供了额外动力。采用x86架构的海光信息技术有限公司正不断扩大其服务器CPU市场份额。伯恩斯坦研究公司估计，海光在中国服务器CPU市场的份额将从今年的约20%增长至2028年的约35%，这得益于其产品的持续改进以及与国内AI加速器更好的互操作性。其他本土厂商如上海兆芯半导体正准备在科创板上市，龙芯科技也在扩张，但后两者目前仍处于亏损状态。华为则继续研发其鲲鹏服务器CPU，作为构建自给自足计算生态的一部分。由于CPU的计算能力相对较低，其受到的美国出口管制比GPU宽松，这使得CPU市场成为美国芯片制造商在中国仍能积极参与竞争的少数领域之一。高通首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙表示，公司计划专门为中国数据中心客户设计符合出口管制规定的芯片。

战火甚至蔓延至个人电脑领域。全球智能手机芯片出货量领先的联发科首次进军笔记本电脑CPU设计，与英伟达合作开发了面向Windows PC的RTX Spark超级芯片。该芯片采用联发科定制的CPU并集成了英伟达的Blackwell GPU。联发科CEO蔡崇信称，该产品拥有“适合”AI时代的“正确”架构，将使PC在“40年后重获新生”。一位为英伟达、苹果、惠普和谷歌供货的行业高管评论称，考虑到英伟达在AI基础设施领域的统治地位，其CPU产品将对英特尔和AMD构成一定压力，但也不应低估英特尔强大的技术实力和制造能力，这场竞争才刚刚开始。