被低估的算力短板：Agent 正在重塑算力的木桶效应

曾几何时，GPU 是 AI 世界的巨星，聚光灯下挥洒浮点运算，万人追捧。而 CPU？不过是后台打杂的，默默搬数据、管流程、伺候显卡大爷。可如今，Agent 潮水般涌来——成百上千个“数字员工”同时上线，吵吵嚷嚷要调用工具、查网页、开沙盒、写报告、互相辩论……系统瞬间炸锅。

GPU 还没热身，CPU 先跪了。

多 Agent 会“把操作系统忙坏”

每个 Agent 都像一个话痨实习生：想一想 → 干点事 → 回头看 → 再想想……循环往复，乐此不疲。这些动作不烧显存，却疯狂消耗 CPU 的调度神经——创建进程、切换线程、分配内存、回收资源……操作系统的内核快被薅成地中海。

结果是什么？

还没等到“模型通信”把系统打满，CPU 先忙不过来了，成了瓶颈。同时，Agent 经常要调用云端沙盒、虚拟环境，导致云服务器实例数量激增。

于是，云厂商惊觉：显卡堆得再高，CPU 不跟上，整套系统就是个精致的花瓶——好看，但一碰就碎。

英特尔和 AMD 突然成了抢手货。英特尔将 Intel 3 和 Intel 7 产能紧急转向服务器，消费端交付率下滑；Intel / AMD 宣布 CPU 涨价 15%。说白了就是把原本给普通消费者（PC、笔记本）的 CPU，优先拿去做服务器用的 CPU。

如果你问为什么？

因为 服务器 CPU 不够用，云厂商、AI 数据中心在抢货。而愿意为了AI支付高溢价的，肯定不是普通消费者。所以，涨价不是因为想涨，而是因为“真的供不应求了”。这说明，CPU 紧张，已经从“市场预期”，变成了现实中的供需失衡。

这哪是涨价？这是 CPU 的“三年之期已到，恭迎龙王归位”。

从配角到主角，从幕后到台前——它终于不用再假装自己只是个“搬运工”。

长上下文不只吃显存，还会“拖慢整条通路”

当 AI 需要“记住很长的上下文”（比如几万字、几十轮对话）时：

一部分内容只能搬到

内存（DRAM）

甚至更慢的存储（SSD / NAND）

问题来了：

显卡 ↔ 内存 ↔ 存储，中间要经过 PCIe 通道，PCIe 的速度，远低于显存内部带宽

于是：

整个系统的处理速度被“卡在路上”，不再是显卡算得慢，而是数据搬得慢

解决思路之一：

用更多 CPU，提供更多通道、并行搬运，或改通信方式，降低单通道压力

Agent 爱“同时干很多事”，CPU 扛不住就崩

Agent 不只是聊天，它会：同时调用多个外部工具、高频搜索网页、解析返回结果、多进程 / 多线程并行运行。这些行为的特点是，计算不重、并发极高、控制逻辑复杂。这类任务GPU 并不擅长，主要靠 CPU 的单核性能 + 多核调度能力。如果 CPU 不够强，Agent 会“卡顿”，工具调用排队，整个系统响应变慢。

Agent 时代 = AI 不再只是“算模型”，而是像一个不停指挥、协调、调度的数字员工团队。GPU 负责“深度思考”，CPU 负责“组织协调、搬数据、跑流程”。

Blackwell 架构刚发布时，黄仁勋意气风发，说这是 AI 的终极引擎。结果呢？内部 ARM CPU 成了瓶颈，Agent 一多，系统卡得像老式拨号上网。黄教主不得不低头：下一代 Rubin 架构，狂加 CPU 核心数；NVL72 甚至破天荒支持 Intel x86——那个“又老又耗电”的架构。

为什么？因为 x86 虽老，但稳。

其实我在之前讲存储的时候就提过，在 复杂 Agent 场景 下（多任务、多工具、多步骤），CPU 并不是“配角”。而是决定系统能不能顺畅运行的关键角色，x86 这种“老架构”，在处理复杂、杂乱、非标准化任务时，依然比很多新架构更稳、更通用。

也就是说，不是谁更新、谁更省电就一定更好，而是谁能把复杂事情处理好。AI 从“单一算模型”，进化成“多 Agent 协同干活”之后，英伟达现在也不得不承认AI 系统不是“显卡越强越好”，CPU 不够，整体性能就上不去。

就像一个公司，招了一万个天才，却没有中层管理——结果人人自说自话，项目全乱套。AI 也一样：模型再聪明，若没人调度、没人搬数据、没人处理 I/O，那不过是一堆沉默的参数。

所以别再只盯着显卡了。看看那些被忽视的“老家伙”——Intel、AMD 的服务器 CPU，它们不是技术最新最炫的，却是系统最不能缺的“脊椎骨”。

潮水退去，才知道谁在裸泳。

而这次，是 GPU 发现自己裤衩子差点掉了——因为 CPU 才是那个默默系好腰带的人。

在大A，$海光信息(SH688041)$ 是基于 x86 架构，技术源头来自 AMD 授权获取 x86 相关技术，然后自己设计和商业化。产品主打服务器 CPU、数据中心和金融/政务云计算。

牢美里把x86生态当做护城河的非$英特尔(INTC)$ 莫属了。从收入和生态的角度，$AMD(AMD)$ 不如英伟达，但它毕竟是全球第二大 x86 CPU 厂商，且它家的CPU单核性能强，多核扩展能力极强，能效比优秀。AMD 的EPYC（服务器 CPU）AWS、Azure、Google Cloud和Oracle都在用。

我是秌，记录科技如何真实地影响产业与个体。记录变化，拆解趋势，如果你也关注这些问题，关注我，一起讨论正在发生的一切。

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