今天看到一份报告，讲到2030年，未来75%的AI计算需求将会来自推理，这里面将会催生出AI投资下半场的巨大机会，下面👇我们来简单聊一聊。🧐 过去两年，大家都在疯狂囤 GPU 训练模型，烧钱堆算力。但最近大家有没有发现，情况开始变了？尤其是小龙虾🦞出来以后，各类Agent可谓大爆发，Token需求指数级增长。一个崭新的推理时代正在到来，未来AI最大的叙事点是让AI应用走进全球几十亿用户手中，并真正使用起来！ 这个转折点，我把它叫做从「训练时代」到「推理时代」的切换。而在这个新阶段，CPU 和定制芯片将是未来真正的主角。 👇咱们掰开揉碎了讲讲，为啥我开始盯上这些以前不起眼的家伙： 🎯 AI 现在有「脑子」了 以前的 AI 就是个工具，我问它答，无法去执行具体的工作。现在不一样了，Agentic AI来了，它能帮我订机票、改文档、写代码，甚至帮我规划整个工作流程。 这种活儿需要大量的逻辑判断和顺序编排。以前GPU是肌肉男，干体力活厉害；但现在这种执行活，CPU 才是指挥官，它擅长处理复杂的逻辑。AI 越聪明，越需要 CPU 来调度指挥。 🎯 大厂也得省钱啊 看财报，各大厂在AI领域的资本开支都十分庞大，其中七巨头除苹果之外，26年全年资本开支总额超过了6000亿美金。不要以为谷歌、Meta 这些巨头就不差钱。恰恰相反，他们也是把钱花在刀刃上。假如一直用英伟达的通用 GPU 来搞推理，电费和硬件成本会把他们吃掉。 所以大厂开始自己设计专用芯片ASIC，就像咱们切菜用菜刀、砍柴用斧头，专芯专用，效率高成本低。这是实打实的降本增效。 基于上述逻辑，我们筛了五个核心标的： • #AMD：推理界的全能选手，GPU# MI300/325 系列拥有业内领先的内存带宽(256GB HBM3E内存，带宽达6TB/s，参数上优于英伟达H200)，能轻松处理超大规模LLM的实时推理，而且速度快。关键是它还是服务器 CPU 的老二，代理式 AI 需要强 CPU 时，AMD 两头吃。 • #ARM：底层架构之王，谷歌、亚马逊自研芯片基本都跑# ARM 架构，ARM Neoverse 平台已经成为 90% 以上自研 AI 服务器 CPU 的首选。所以大厂搞自研，ARM 相当于在家坐着收过路费。 • 博通（#AVGO）：定制芯片的总工程师，它作为# Google TPU、Meta MTIA 和字节跳动的重要合作伙伴，博通在高速互联和封装技术上拥有绝对统治力，是云巨头降低推理成本的首选合作伙伴。大厂想省钱搞自研，离不开博通的技术。 • 迈威尔（#MRVL）：深度参与亚马逊# AWS 和微软 Azure 的芯片研发，这俩巨头想摆脱英伟达依赖，必须依靠迈威尔。目前迈威尔的定制硅片业务正从“研发期”进入“爆发收获期”，未来的生意只会越做越大。 • 英特尔（#INTC）：虽然最近比较难，但它是唯一有自家晶圆厂的设计商，还拥有全球稀缺的# IDM 2.0 代工能力。当推理导致全球 CPU 需求激增、供应链紧张时，Intel 内部的这种协同效应和本土制造优势将会逐渐凸显，而且它还是服务器 CPU 老大。 看完整份报告，我个人认为有几个大趋势将会成为必然： 首先是从以前的「暴力算力」到未来的「精细化运营」。现在来看，整个AI 投资逻辑正在转变，不再是谁芯片最强，而是谁的方案最省钱、最能落地。说明AI真正商业化全面落地场景下，能效比率才是关键。 其次是供应链博弈。各大云巨头都在搞自研芯片，未来 AI 硬件市场会从「英伟达一家独大」变成「群雄割据」。我认为这对整个产业链将是好事。 最后就是电力依然会成为长期瓶颈。虽然 CPU 和 ASIC 在优化效率，但整体算力规模爆炸，对电力的需求还是无限大。看芯片的同时，能源赛道也值得留意。 总结一句话，#AI# 下半场，别光盯着那块最贵的 GPU，那些负责指挥的CPU和帮大厂省钱的ASIC，可能藏着下一波机会。 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：# 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

生成式AI往代理式AI迁移中，新的卡脖子环节又出现了，这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节，其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了，看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了，甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团，最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大？ 传统AI（主要是大模型训练/推理）高度依赖GPU，因为Transformer的核心是并行矩阵运算，GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”：数据路由、内存压缩、GPU调度等，导致数据中心CPU:GPU比例很低（典型1:4~1:8，甚至1颗CPU管8颗GPU）。CPU利用率低，基本是配角。 Agentic AI完全不同，它不是单次“问答”，而是自主多步循环（Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate），涉及： 1）编排：调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2）工具调用：网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索（RAG）、文件处理等。 3）其他CPU密集任务：上下文管理、KV Cache处理、强化学习（RL）仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多，GPU并不擅长（甚至会闲置）。研究显示：工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%（GPU在等待CPU）。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%，比传统AI高3~4倍。 简单说，Agentic AI把“思考”交给GPU，但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”，必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动（Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点）。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周，部分型号基本售罄，价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够，而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力，就是CPU卡脖子最严重。传统x86（Intel/AMD）高功耗+产能紧张，供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大？ 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近，CPU需求大幅提升：从传统1:4~1:8（CPU:GPU）转向1:1~1:2（部分场景甚至1.4:1，即CPU比GPU还多）。看之前Arm估算，每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿（4倍增长） CPU算力份额：在Agentic工作流中，CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡，甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排；AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点，是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些？ Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先：Arm AGI CPU（136核，TDP仅300W）对比x86同规格功耗低40%+，每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核，液冷更能到4万+核，完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向：AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM，云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU（首款量产芯片），Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴，OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测：AI ASIC服务器CPU里，ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说，这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+，未来几年服务器CPU营收很可能超手机，成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上，cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益？ 梳理了下哪些公司会受益，后续关注起来： 美股最核心： Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率，且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD)：理由：在 Agentic AI 服务器市场，AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比，目前在云厂商中的市占率持续提升，是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM)：越来越多的云厂商（亚马逊、微软、谷歌）开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢，只要 Agent 需求推高 CPU 核心数，Arm 的授权费就会大涨。 港股（制造与分销关键点） 中芯国际 (0981)：虽然其在最先进制程受限，但大量非核心逻辑控制芯片（支持 CPU 运作的辅助芯片）和中端 CPU 的需求外溢，会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992)：全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期，拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应，抢占更多政企市场份额。 A股（国产替代与配套产业链） 海光信息 (688041)：国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代，由于其架构与全球生态兼容性最好，国内算力中心在补齐 CPU 短缺时，海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047)：自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强，在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463)：理由：配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整，要求更复杂的 PCB（印制电路板）和封装基板，这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008)：内存接口芯片龙头。只要 CPU 多，内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高，其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点： 1）量价齐升：CPU 厂商（AMD, Intel, arm、海光）最直接。 2）卖铲子的人：由于 Agent 需要高带宽，内存配套（澜起）和先进封装/基板（深南）的需求甚至比 CPU 本身更稳。

英伟达老黄，直接把AI产业链作业给你抄明白了。 能不能吃下去，全看兄弟们自己有没有那个胆子拿。 01）IP内核 ARM，CPU架构底层，苹果、高通、联发科都用它。 02）晶圆代工 TSM，台积电，先进制程绝对龙头。 INTC，英特尔，虽然落后了，但也在追赶。 03）存储芯片 MU，美光，HBM核心受益。 SNDK，闪迪，存储生态。 WDC，西部数据，存储。 04）封装环节 ASX，ASE Technology，封装龙头。 AMKR，Amkor，封装测试。 CAMT，Camtek，封装检测设备。 05）半导体设备 KLAC，科磊，量测与检测。 LRCX，泛林集团，刻蚀和沉积设备。 ASML，EUV光刻机，全世界独一份。 KEYS，是德科技，测试测量。 06）网络通信 COHR，Coherent，光电和激光器。 GLW，康宁，光纤和特种玻璃。 FN，Fabrinet，光通信代工。 LITE，Lumentum，光通信组件。 APH，安费诺，连接器和高速互联。 07）服务器厂商 DELL，戴尔，服务器和PC。 SMCI，超微电脑，AI服务器新贵。 JBL，Jabil，电子制造服务。 08）电源系统 FLEX，伟创力，电源和电子制造。 VRT，Vertiv，数据中心电源和冷却。 ETN，伊顿，电源管理。 9）功率半导体 STM，意法半导体，功率和MCU。 ADI，亚德诺，模拟芯片。 MPWR，Monolithic Power，电源管理芯片。 NVTS，Navitas，氮化镓功率芯片。 ON，安森美，功率和图像传感器。 10）老黄自己真金白银砸钱的 CRWV，AI数据中心。 NBIS，AI基础设施和算力云。 NOK，诺基亚，通信设备。 SNPS，新思科技，EDA软件。 LITE，Lumentum，光通信组件。 GLW，康宁，光纤和特种玻璃。

上次推文重点提到CPU的爆发需求，不辱使命，如期迎来大暴涨，上次AMD价格还在280美金，今天已经409美金，半个月涨幅高达46%！从最新苏妈的电话会议来看，未来GPU与CPU需求将是1：1的比例，更加证实了当时我们的预判：「到2030年，未来75%的AI计算需求将会来自推理，CPU市场将会迎来大爆发」 今天看完 #AMD# 交出的这份 2026 Q1 成绩单，我最直观的感受是，风向变了。 如果说过去两年是“大模型训练”的肌肉秀，那么现在，我们正式进入了「AI Agent与推理」的爆发期。在这个阶段，原本被视为“配角”的 CPU，正在拿回它的主场。 1️⃣逻辑重构：CPU 配比逻辑变了！ 以前数据中心都是1颗CPU带8颗GPU，CPU就是个配角，负责发指令递数据。 但苏妈这次财报会提到，推理和智能体场景下，CPU的压力远超预期。 Agent不是简单的问答，它要做任务编排、拆解步骤、调用插件，这些都是CPU干的活。 所以现在高密度AI场景下，CPU和GPU的配比正在从1:8往1:1演进，甚至更高。 AMD把服务器CPU的市场预期直接从18%年复合增长拉到35%，到2030年是1200亿美金的盘子。这个调整很有意思。 2️⃣财报十分亮眼：不只是增长，是质变 这次 AMD 的数据确实硬气，创纪录的 103 亿美元营收（同比增长 38%）只是表象，真正让我这个投资者兴奋的是底层的财务质量： 利润率实现“戴维斯双击”， 毛利率拉升到 55%，自由现金流翻了三倍多。这说明 AMD 卖出的产品越来越高端，话语权越来越强。 数据中心成了绝对核心，营收占比和增长几乎全靠数据中心（同比涨 57%）。以前大家觉得 AMD 是靠 PC 起家的，现在它已经彻底进化成了一家高性能 AI 基础设施公司。 另外Meta给了个6GW级别的大单，还是多代定制的MI450，说明在顶级客户眼里，AMD已经不是备胎，是正选了。 3️⃣护城河：从“单兵作战”到“机架级全家桶” 我注意到苏妈提到了一个关键词：「Helios 架构」。 这是AMD的杀手锏，把自家最强的EPYC CPU（Verano系列）和Instinct GPU（MI450）做成机架级方案，直接送货上门。 相比之下，英特尔虽然也在追赶，但制程和生态整合上还有坑；而 ARM 方案虽然省电，但在处理复杂、高吞吐的 AI 编排任务时，还是打不过 AMD 的 x86 性能怪兽。 4️⃣有个小风险⚠️ 内存价格暴涨，HBM4和高端内存太贵，成本压力很大，游戏业务下半年预期下滑20%以上。虽然苏妈说供应链他们能处理，但这块肉确实被割了。 总结来说，我个人目前长期看好CPU发展的逻辑和方向，AMD已经从便宜替代品变成高性能定义者。苏妈提的EPS超20美金目标，按现在增长势头（Q2预期涨46%），不像画饼。 关注7月份推进AI活动，会有2纳米Zen 6架构CPU和MI450的更多细节。 如果您跟我一样，坚定的相信，AI会从聊天框演变成全自动AI Agent时代，那么AMD的CPU+GPU双轮驱动，可能是目前市场上比较稳的爆发点。 以前买AMD是买潜力，现在买AMD是买确定性。🧐 持续关注CPU赛道，另外还有其他相关利好公司，比如 #ARM# #INTC# 等，DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：# 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

为什么我看好Intel（INTC）⬇️ ─── 框架一：买的是"美国制造"政治资产 TSMC 在台湾，三星在韩国，SK Hynix 在韩国。 美国政府最怕的就是 AI 芯片供应链被台海风险切断。INTC 是唯一一家在美国本土有先进制程晶圆厂的公司。 不管 Intel 自己的芯片卖得好不好，美国政府必须让它活下去，而且会持续补贴（Intel已经拿了约80亿美元的政府补贴，是CHIPS Act所有受益者里单笔最大的）。这不是市场逻辑，是地缘政治刚需。只要中美关系不改善，这个逻辑就不会消失。 ─── 框架二：买的是"卖水者"，不是"淘金者" INTC 现在最大的潜在价值不是自己设计的 CPU，而是Intel Foundry，给别人代工。 如果苹果、高通、微软、甚至 AMD 把部分订单给 Intel Foundry，INTC 瞬间从一个打不过 NVIDIA 的芯片公司，变成一个类 TSMC 的代工平台。 多头赌的是：不需要 Intel CPU 赢，只需要 Intel Foundry 拿到几个大客户。 ─── 框架三：空头已经出尽，筹码极度干净 2022-2024 年 INTC 从 $60 跌到 $18，做空者赚饱了，悲观预期全部定价进去。 ─── 框架四：Lip-Bu Tan 是真正的 Operator 前任 CEO Pat Gelsinger 是布道者，讲故事厉害但执行差。 Lip-Bu Tan 背景完全不同，他是 Cadence 前 CEO，做 EDA 工具出身，懂芯片设计流程，懂客户，懂工程师文化。接手后第一件事是裁员、砍项目、降 Capex，把钱花在刀刃上。 ─── 框架五：期权市场的结构性买盘 INTC 涨 391% 过程中，大量做空者被迫回补（Short Squeeze），同时机构开始建仓，这产生了自我强化的价格上涨。 ─── 综合来看，INTC是一个被美国政府背书、有唯一性资产（本土先进制程）、新 CEO 在执行转型、财报超预期的特殊标的。 PE 高不是问题，因为买的根本不是当期盈利，买的是2027-2028年代工业务盈亏平衡那一刻的重新定价。

川普称，美国政府持有的英特尔(INTC)股份，价值已增值450亿美元。目前看，极有可能回报超1000亿美元。2025年8月川普以每股20.47美元，购入4.333亿股英特尔股票(占股9.9%，约89亿美元)。如今INTC股价已涨至97美元，美国政府的持股价值也随之飙升。如果苹果与英特尔和三星合作采购芯片，川普政府的收益可能超过1000亿美元。毫无疑问，美国拿INTC与台积电(TSM)做对冲。

2026年5月3日：硅基将至，INTC破100，华尔街思路发生根本转变；Mag 7财报，Meta成最大输家；为什么SNDK涨的最快，支撑位和目标价更新，以及我的“追高”现金流计划