AI已经火了好几年了，从OpenAI发布ChatGPT以来，就一直在持续的火爆，不曾退潮，并且还越烧越旺。
而AI时代，最火的芯片是GPU，也就是英伟达的芯片，这也助推英伟达成为全球第一家市值超4万亿美元的企业，冲向全球第一。
所以大家一提起AI，就会讲GPU，就会讲英伟达，讲英伟达的CUDA等生态。
相反，在互联网朝代称霸的CPU芯片，以及曾经垄断天下的wintel生态联盟，似乎在AI时代，没有上桌的资格了，GPU才是时代的主角一样。
但是随着AI的不断发展，CPU终于要上桌了，而国产CPU，自然也是迎来了巨大利好，接下来会大爆发一波了。
我们知道，AI目前已经经有了三个不同时时代的发展，一开始是训练场景，然后又有了推理场景，再到agentic 场景。并且这三大场景，是逐步向前的，从训练转向推理，再从推理转向现在的agentic 场景。
而随着AI产业重心不断的转移，对算力的需求，也不在断的变化，所以对于芯片的需求，也发生着本质变化。
具体来看，这三大场景对CPU、GPU的需求明显不一样，在训练场景下，GPU最为重要，CPU与GPU的配比，一向是1：7或1：8左右，就是一颗CPU，可能要配7到8颗GPU，GPU才是主角，CPU是配角。
到了推理场景下， CPU相对重要一点点了，CPU：GPU的话，大致提升到了1:3到1:4，GPU不再只是唯一的主角，CPU也沾上了一点点光了。
但到了agentic 场景，CPU：GPU就接近1：1了，CPU与GPU一样重要了。
可以看到，AI越是发展，越是不再聚焦于单一的AI算力的提升了，而是聚焦于复杂系统的协同效率优化，这就需要CPU来参与了。
这也是为何最近intel、AMD的CPU销量大涨，且不断涨价的原因，就在于AI也需要大量的CPU，需求爆发，推动了订单的增加，自然价格就上涨了。
而在中国市场，目前GPU正在进行国产替代，而CPU当然也是进行国产替代。
特别是国产GPU，配上国产CPU，就更加顺理成章了，比如海光信息，有自己的DCU，可以用于训练、推理，以及agentic场景，那么再用海光的CPU，这两者其实是相互促进的。
再比如华为昇腾AI芯片，再配上华为的鲲鹏，是不是也是同样的道理呢？
目前国产CPU其实已经拿下了国内25-30%左右的市场，性能也是越来越强，落后于intel、AMD也不远了，可能也就是1-2年左右，被越来越多的用户接受，接下来随着AI对CPU芯片需求的爆发，估计国产CPU会迎来一波大上涨了，这不是巨大的利好是什么？
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