随着生成式人工智能技术的蓬勃发展，英伟达（NVIDIA）的GPU一度成为数据中心算力的绝对核心。据行业观察，当前人工智能的应用焦点正逐渐从早期的模型训练阶段，向模型推理以及智能体AI（Agentic AI）方向转移。在这一趋势下，中央处理器（CPU）在算力架构中的战略地位正在迅速回暖。
智能体AI的核心能力涵盖了任务规划、流程调度、工具调用以及代码执行等多个维度。这些应用场景对计算的顺序处理能力和低延迟特性提出了更为严苛的要求。据市场预期，这种技术需求的转变将直接拉动数据中心内CPU配置比例的显著提升，预计在未来五年内，该领域的年均增长率有望突破35%至40%。
在供给侧，英特尔（Intel）与AMD等传统巨头正不断加大产能供应。与此同时，英伟达也推出了基于ARM架构的Vera CPU以抢占市场份额。此外，谷歌、亚马逊和微软等科技巨头也在加速自主研发基于ARM架构的服务器芯片。
总体来看，ARM架构正在逐步蚕食传统x86架构的市场份额。叠加国内CPU厂商的快速崛起，人工智能时代的处理器竞争格局正在经历一场深度的重新洗牌，并且这种竞争态势已经进一步蔓延至AI PC终端市场。
