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报告概述

本报告聚焦AI推理时代下CPU作为核心器件的角色演变，研究对象包括服务器CPU、AI算力产业链及超节点架构。报告覆盖全球主流超节点配置对比、国产CPU竞争格局、数据中心升级周期等关键领域。主要分析DeepSeek新提出的Engram模块对CPU内存需求的推升作用、超大规模数据中心建设带来的CPU供应紧张，以及AI推理场景下CPU与GPU协同的变革。报告采用行业动态研究方法，结合技术论文解读、产业链调研与财务预测，为投资者揭示CPU涨价周期的驱动因素与投资机会。

报告的核心结论

CPU市场有望进入涨价周期

受超节点技术创新、AI推理需求增加及算力产业链景气共振多重驱动，CPU市场供需趋于紧张。据Keybanc信息，AMD和英特尔2026年服务器CPU库存已售罄，计划涨价至多15%。中国市场格局更为集中，供需关系或将更加紧张。

DeepSeek Engram模块推升CPU内存需求

DeepSeek提出的条件记忆（Engram）模块将嵌入表完全存储在CPU DRAM中，实现查算分离，减少对HBM的占用。实验显示在千亿参数规模下，该方案额外推理延迟不到3%，但大幅提升了对CPU内存带宽和控制器负担的要求，有望增加CPU在推理中的协同价值。

超节点架构中CPU与GPU比例有望加大

当前超节点架构中CPU与GPU数量比普遍为1:4或1:2，如英伟达Rubin NVL72配置36颗CPU和72颗GPU，中科曙光ScaleX640为160颗CPU和640颗GPU。报告认为未来该比例可能进一步扩大，AI服务器CPU市场预计从2025年82亿美元增至2030年300亿美元（AMD预测）。

国产CPU格局集中，供需更紧张

国产CPU以海光、兆芯（X86）和飞腾、华为（ARM）为主，龙芯、申威等为辅。相比海外多厂商竞争，国内格局更为稳定。在国产替代和超节点建设背景下，国产CPU面临更紧张的供需关系，有望迎来价值重估。

报告回答的关键问题

AI推理为什么需要CPU？

CPU是超节点不可或缺的关键组件，负责内存管理、数据流控制和I/O操作。在DeepSeek Engram等新架构中，CPU DRAM用于存储嵌入表，承担查算分离中的存储与调度任务。AI推理过程中，GPU频繁访问DDR内存时，CPU需要处理更多并发请求，管理内存资源，其重要性显著提升。

CPU为什么会涨价？

超大规模数据中心进入升级周期，服务器CPU需求激增，而供应相对紧张。根据wccftech援引Keybanc信息，AMD和英特尔2026年服务器CPU库存均已售罄，计划上调价格至多15%。同时，台积电高端制程产能紧张，2026年资本支出预期大幅攀升，也推升了CPU制造成本。

超节点是什么？

超节点是将多个CPU、GPU/NPU等加速器通过高带宽低延迟互连集成的超级计算集群，像一个统一的计算机系统运行。典型配置如英伟达Vera Rubin NVL72（36颗CPU+72颗GPU）、华为CloudMatrix384（192颗鲲鹏CPU+384颗昇腾910C NPU），其目标是实现资源高效调度，支撑大规模AI训练与推理。

DeepSeek Engram模块如何影响算力架构？

Engram模块是一种可学习的哈希检索系统，嵌入Transformer主干，与MoE层并行或交替工作。它将被检索的嵌入表完全存储在CPU DRAM中，利用确定性哈希实现预取，减少对HBM的依赖。这打破了模型参数规模受GPU显存限制的传统瓶颈，为挂载TB级超大规模记忆库提供了低成本路径，同时提升了CPU在推理中的调度价值。

报告中的代表性数据

从约82亿美元增长到约300亿美元

AI服务器CPU市场规模预测

2025年至2030年，根据AMD预计的数据，反映AI推理需求对服务器CPU市场的长期拉动作用。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整全球主流AI超节点配置对比表，包含华为CloudMatrix384、中科曙光ScaleX640、AMD Helios、NVIDIA NVL72等核心计算单元、CPU数量、加速器数量、HBM容量及带宽等关键参数。
  • DeepSeek Engram论文核心实验数据与原理详解，展示模型性能与稀疏参数分配之间的U型关系，以及在不同规模下的延迟测试结果。
  • 头部CPU厂商最新产品路线图，包括AMD Venice（2nm/256核Zen6）、Intel Granite Rapids-WS（86核/172线程）、NVIDIA Vera CPU（3nm/88核/176线程）的详细规格。
  • 台积电各制程工艺营收占比变化及产能规划分析，2025年3nm占比24%，5nm占比36%，高性能计算营收占比58%。
  • 国产CPU设计厂商指令集对比及竞争格局分析，涵盖海光、兆芯、飞腾、华为、龙芯、申威等厂商的技术路线与生态优势。
  • 行业投资建议及相关公司梳理，包括CPU、AI芯片、芯片互联、服务器四大方向的核心标的。
  • 风险提示详细阐述，涵盖技术落地不及预期、行业竞争加剧、需求结构性波动、产能约束、政策与国际贸易、高端EDA依赖等六大风险。

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