智能体 AI（Agentic AI）浪潮正在从根本上改变数据中心的计算架构，CPU 的战略地位随之大幅跃升。
美国银行证券在最新研究报告中将 2030 年服务器 CPU 总潜在市场规模（TAM）上调至逾 2100 亿美元，较此前约 1700 亿美元的预测提升逾两成，并将年复合增长率预期从 30% 上调至 36%。
这一调整的核心逻辑在于：随着 AI 工作负载从训练转向推理、再向智能体 AI 演进，CPU 在数据中心系统中的角色正从 GPU 的 " 配角 " 升级为智能体编排的 " 控制平面 "。美银预计，CPU 与 GPU 的配比将从训练时代的约 1:4，逐步收窄至 AI 推理阶段的约 1:2，并最终在智能体 AI 时代趋近 1:1。这意味着到 2030 年，CPU 将占整体约 2.2 万亿美元数据中心系统 TAM 的约 10%，高于 2024 至 2025 年训练时代的不足 7%。
在个股层面，美银维持 AMD 买入评级，目标价 620 美元，视其为最佳 CPU 标的；维持英伟达（NVDA）买入评级，目标价 350 美元，视其为半导体板块整体首选。
智能体 AI 重构 CPU 需求逻辑
美银分析师 Vivek Arya 团队指出，AI 工作负载的演进路径正在系统性地抬升 CPU 的需求密度。
在训练时代，CPU 主要承担数据预处理、分词、批处理及向 GPU 喂数据等辅助职能，GPU/ 加速器才是算力核心。这一格局导致 2022 至 2025 年间 AI 加速器市场以 +139% 的年复合增长率狂飙，而服务器 CPU 仅录得 +14% 的年复合增长率。到 2025 年，AI 加速器已占数据中心计算支出的 85%，CPU 仅占 15%，而 2021 年这一比例尚为 26% 对 74%。
进入智能体 AI 阶段，情况发生结构性转变。智能体 AI 并非简单的 " 一问一答 "，而是涉及规划、上下文检索、工具调用、状态管理、API 交互、多模型路由及结果评估等多步骤循环工作流。这些任务本质上是 CPU 密集型的顺序处理，而非 GPU 擅长的并行矩阵运算。美银认为，CPU 由此从 " 主机处理器 " 升级为 AI 推理的 " 控制平面 "。
值得注意的是，美银强调这并非 CPU 替代 GPU，而是两者需求同步扩张。GPU 在矩阵运算、大模型推理、高吞吐预填充及前沿模型推理方面的核心地位不变；CPU 则在编排、内存管理、工具执行及数据移动等维度上承担更多职责，系统瓶颈从单一的 GPU 算力扩展至更广泛的基础设施层面，整体数据中心 TAM 因此得以扩大。
2030 年市场格局：ARM 崛起，英特尔承压
美银将 2030 年服务器 CPU TAM 细分为三类：传统 /IaaS 约 300 亿美元、AI 计算 / 头节点约 900 亿美元、AI 智能体独立节点约 900 亿美元，后两者合计约 1800 亿美元的 AI CPU 市场将占总量的约 86%。
从市场份额预测来看，ARM 系阵营将是最大赢家。美银预计到 2030 年，ARM 商用 CPU（含英伟达 Vera、ARM AGI、高通 CPU 等）将占服务器 CPU 价值份额的约 38%，ARM 定制 CPU（含 AWS Graviton、谷歌 Axion、微软 Cobalt 等）约占 9%，两者合计接近 47%。AMD 预计维持约 31% 的价值份额，而英特尔（INTC）则将从 2026 年的约 34% 降至约 22%，尽管其绝对营收仍将以约 22% 的年复合增长率增长。
在单位份额层面，英特尔仍将以约 36% 居首，但价值份额的持续下滑反映出其在高附加值 AI 工作负载中的竞争劣势。美银指出，英特尔的相对优势在于传统企业工作负载，以及基于 18A-P 制程的 Coral Rapids 平台有望于 2028 年缩小与竞争对手的性能差距。
AMD：核心数量与频率双重领先
美银将 AMD 列为最佳 CPU 标的，核心依据在于其在高频率和高核心数两个维度上的双重领先优势。
在高频率方面，AMD Turin（第五代 EPYC）峰值频率达 5.0GHz，高于英特尔 Granite Rapids 的 4.3GHz 及英伟达 Grace 的约 3.35GHz。即将于 2026 年下半年推出的 Venice（第六代 EPYC）预计将进一步巩固这一优势，使 AMD CPU 成为 AI 规模扩展集群中头节点 / 计算节点的理想选择。
在核心数量方面，AMD 的优势更为突出。Venice 预计最高支持 256 核 /512 线程，远超英伟达即将推出的 Vera（88 核 /176 线程）及英特尔 Diamond Rapids（预计最高 192 核）。美银测算，AMD EPYC 9965（Turin，192 核）在智能体 AI 工作负载中的机架级性能是英伟达 Vera 的 2.37 倍，而 Venice（256 核）有望将这一优势扩大至 3.30 倍。
此外，美银还看好 AMD 在 Zen 6/2nm 制程上的执行力及供应链可见性，以及 x86 生态在安全性和可靠性特性（RAS）方面对智能体 AI 工作负载的适配优势。
英伟达独立 CPU 机架开启新需求空间
英伟达于 2026 年下半年随 Vera Rubin 平台推出的独立 Vera CPU 机架（CPX 机架），是美银上调 CPU TAM 预测的重要催化剂之一。
该机架可集成多达 256 颗 Vera CPU，采用液冷设计，专为智能体 AI 工作负载优化，负责编排、内存控制及 I/O 管理，并可对 Vera Rubin NVL72 计算机架的输出进行测试、执行和验证。在完整的 40 机架 Vera Rubin SuperPOD 中，每个 Pod 包含 1152 颗 Rubin GPU、576 颗作为计算机架组成部分的 Vera CPU，以及潜在的另外 512 颗独立 CPU 机架中的 Vera CPU，CPU 与 GPU 的比例趋近 1:1。
美银认为，这类独立 CPU 机架将承载 RAG 管道、向量数据库、数据准备、API/ 工具执行及中小型模型推理等此前对昂贵 GPU 机架而言过于碎片化的工作负载，从而实质性地扩大整体 TAM，而非仅仅替代现有需求。
