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报告概述

本报告由BofA Securities发布，聚焦服务器CPU市场的巨大变革。研究对象为核心处理器（CPU）在人工智能工作负载中不断演变的角色，特别是新兴的代理型AI（Agentic AI）如何重塑需求格局。报告覆盖2025年至2030年的市场预测，将CPU总目标市场（TAM）从1250亿美元上调至超过1700亿美元。报告通过将CPU应用分为三类——传统/IaaS、AI集群计算/头节点、AI代理独立节点——进行结构化分析，并逐一评估AMD、英特尔、ARM、英伟达和高通等主要厂商的机遇。此报告为投资者提供了理解CPU在AI系统中从配角到核心控制平面转变的框架，有助于把握下一代AI基础设施的投资线索。

报告的核心结论

Agentic AI使服务器CPU TAM预计达到1700亿美元以上

报告认为，代理型AI（Agentic AI）将从单一提示-响应转向多步骤自主工作流，这对CPU的规划、推理、工具调用等能力提出更高要求。因此，报告将2030年服务器CPU TAM从1250亿美元上调至1700亿美元以上，相当于2025-2030年37%的年复合增长率，远高于此前预期的29%。

ARM架构将在服务器CPU中占据约50%价值份额

报告预测，到2030年，ARM架构的处理器（包括NVDA Vera、ARM AGI等商用芯片及AWS Graviton等定制芯片）将合计占据服务器CPU市场约50%的价值份额，其中商用ARM约35%，定制ARM约15%。英特尔和AMD将各占约25%。ARM凭借在超大规模数据中心和AI应用中的渗透，成为最快增长者。

英特尔被双重升级至买入，目标价上调至135美元

报告将英特尔评级从落后大盘（Underperform）直接上调至买入（Buy），目标价从96美元升至135美元。主要基于更高的服务器CPU市场机遇及英特尔作为IDM在先进制程和封装领域的供应优势。报告认为英特尔在CY30年每股盈利潜力可达6美元以上，主要来自产品（CPU）和代工业务的双重增长。

CPU需求并非替代加速器，而是扩大整体系统TAM

报告强调，代理AI带来的CPU需求增长并非以牺牲GPU/加速器为代价，而是扩大整体AI基础设施的市场空间。CPU独立机架（如NVDA Vera CPU机架）将承载RAG、向量数据库、小模型推理等工作负载，而GPU仍负责大规模并行计算。两者协同推动系统TAM从2025年的约2.1万亿美元继续扩张。

报告回答的关键问题

什么是Agentic AI，它如何影响CPU需求？

Agentic AI（代理型人工智能）是指能够自主规划、推理、调用工具、执行代码并管理状态的多步骤AI系统。与传统的单次提示-响应不同，代理型AI需要CPU处理大量顺序化、延迟敏感的编排任务，例如任务路由、API调用和内存管理。这些任务不适合GPU并行处理，从而使CPU的角色从“辅助处理器”升级为“控制中枢”，大幅提升了CPU在整体AI系统价值中的占比。

服务器CPU市场到2030年的增长预测如何？

报告预计服务器CPU市场将从2025年的约352亿美元增长至2030年的超过1700亿美元，年复合增长率达37%。增长主要由两大AI应用驱动：AI集群计算/头节点CPU（约700亿美元）和AI代理独立节点CPU（约700亿美元），传统IaaS应用则稳定在约300亿美元。ARM架构将成为增长最快的阵营，尤其是商用ARM芯片。

英特尔为何被双重升级？有哪些关键看点？

英特尔被从落后大盘直接升级至买入，主要因为两点：一是代理AI驱动的CPU市场扩张，英特尔凭借x86生态和传统企业市场优势，服务器CPU收入有望达400亿美元以上；二是其代工业务在先进封装（如2.5D/3D）和外部晶圆代工上的突破，包括苹果、联发科等潜在订单。报告认为到2030年英特尔每股盈利可达6.24美元，目标价135美元。

英伟达在AI CPU领域有哪些布局？

英伟达在CPU领域的主要产品是Vera CPU，基于ARM架构，具备88个定制核心。报告指出Vera CPU将同时用于计算/头节点（在NVL机架中配合GPU）和独立的代理AI机架（CPU-only机架）。英伟达预计Vera CPU在2027年下半年创造约200亿美元收入，CPU与GPU的比例在代理AI系统中接近1:1。此外，英伟达还推出了面向个人AI代理的RTX Spark芯片。

报告中的代表性数据

1701亿美元

2030年服务器CPU总目标市场

2030E，报告对2030年服务器CPU TAM的最新预测，包含传统IaaS（约295亿美元）、AI计算/头节点（约703亿美元）和AI代理独立节点（约703亿美元）。

6.24美元

英特尔CY30年每股盈利潜力

CY30E，报告基于产品和代工业务综合估算的英特尔2026年（对应CY30）非GAAP每股盈利，用于支撑其目标价135美元的估值。

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

  • AI Compute Table of Hierarchy：展示全球数据中心系统TAM的全面分解，包含AI加速器、HBM、网络、存储等各组件的价值分布，以及CPU在其中的细分（传统、AI头节点、AI代理节点）。
  • $170bn+ Server CPU TAM详细预测表格：按收入、出货量和ASP分年度（2023-2030）列示英特尔、AMD、ARM商用、ARM定制等各厂商的详细数据，并给出CAGR。
  • 市场占有率分析：通过价值份额和出货量份额图表，直观展示英特尔、AMD、ARM商用和ARM定制的份额演变，以及关键驱动因素，包括NVDA Vera、QCOM CPU、AWS Graviton等新产品的边际影响。
  • 传统 vs. AI头节点 vs. AI代理机架的分段分析：对三类CPU工作负载进行收入、出货量、ASP的详细预测，并讨论每种工作负载的增长动因与瓶颈。
  • AMD深度分析：维持买入评级并上调目标价至560美元，重点解析AMD在核心频率（Turin 5.0GHz）和核心数量（Venice 256核）上的领先优势，以及即将到来的Advancing AI 2026催化剂。
  • 英特尔双重升级分析：详细说明从落后大盘到买入的转变逻辑，包括IDM模型估值、代工业务分项（晶圆、先进封装、Terafab、苹果、联发科等）和产品线EPS增长路径。
  • ARM估值模型：采用SOTP方法，分别对IP业务（2.0x PEG）和芯片业务（35x PE）进行估值，合计目标价335美元，并讨论了ARM在服务器CPU生态中的核心地位。
  • 英伟达深度分析：维持买入且为行业首选，详述Vera Rubin平台、Vera CPU的50/50应用场景、每代系统内容提升（$/GW从400亿升至1000亿）、RTX Spark个人AI芯片等，以及来自GTC Taipei和CFO会议的最新要点。
  • QCOM分析：维持落后大盘，指出手机业务面临多重压力，数据中心CPU和AI加速器（AI200/AI250）起步晚且竞争激烈，短期难以贡献显著收入。
  • CPU在Agentic AI中的技术角色：用图文详细解释CPU在训练、推理和代理AI三个阶段中的具体功能（如数据预处理、KV缓存路由、工具执行、状态管理），并辅以英特尔、AMD、红帽等厂商的技术观点。

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