AMD首席財務官Jean Hu在近期公開活動中釋放了一個明確信號：代理式AI的興起正在為中央處理器帶來新一輪需求爆發。她形容這股需求“巨大”（tremendous），並強調公司對AI芯片市場的長期展望未變——到2028年，整個AI芯片的可尋址市場規模將達到1200億美元。這一數字最早由AMD首席執行官蘇姿豐在2023年底提出，如今由CFO再度確認，顯示出管理層對該預測的信心。

Jean Hu進一步指出，AI基礎設施中增長最快的部分，可能既不是純粹的傳統服務器，也不是完全依賴GPU的加速計算，而是介於兩者之間的中間地帶。這一表述頗為耐人尋味。在當前的AI敘事中，英偉達的GPU幾乎壟斷了訓練環節的注意力，但AMD試圖將焦點拉向推理和數據處理——這些場景對高吞吐量、低延遲的CPU需求同樣旺盛，尤其是在代理式AI（即能自主執行多步驟任務的AI系統）逐步落地的背景下。代理式AI需要頻繁調用各類工具、檢索信息、進行邏輯判斷，這些操作往往更依賴CPU的通用計算能力，而非單純的並行浮點運算。

從產業背景看，AMD的這番言論並非孤立事件。過去兩年，該公司在AI領域的佈局明顯加速，其MI300系列加速器直接對標英偉達H100，同時EPYC服務器CPU在雲計算和數據中心市場的份額持續攀升。Jean Hu此次特意點出CPU的角色，實際上是在強化AMD的差異化敘事：AI計算並非GPU一家獨大，CPU在推理、數據預處理、系統調度等環節不可或缺，而AMD恰好是少數能同時提供高性能CPU和GPU的廠商之一。

對於AI產業投資者而言，這一表態牽動了“五層蛋糕”中的芯片層。它提醒市場，算力需求的增長並非線性地流向某一類芯片，而是呈現多元化擴散。當代理式AI從概念走向實際部署，企業客戶在構建AI基礎設施時，可能會更注重CPU與加速器的平衡配置，這對AMD的EPYC產品線構成潛在利好。同時，1200億美元的市場規模預期相當於給整個AI芯片賽道劃定了一個巨大的天花板，即便AMD只切下其中一小塊，也足以支撐可觀的收入增長。

當然，也需要冷靜看待這一前景。英偉達在AI訓練領域的生態壁壘依然堅固，其CUDA軟件棧的粘性短期內難以撼動。AMD能否在推理和代理式AI場景中真正兌現需求，取決於其ROCm軟件生態的成熟度以及企業客戶的採納速度。此外，定製化芯片（如谷歌TPU、亞馬遜Trainium）也在蠶食通用芯片的市場，競爭格局遠未定型。Jean Hu的發言更像是一次戰略定調，意在讓市場看到GPU之外的AI芯片價值，但最終能否轉化為財報上的數字，仍需持續跟蹤。