说起AI芯片，这几年大家脑子里蹦出来的第一个名字，绝对是英伟达，还有它的GPU。
从ChatGPT火起来到现在，AI热潮就没退过，反而越烧越旺。英伟达靠着GPU，市值一度冲破4万亿美元，直奔全球第一。很多人甚至觉得，在AI时代，以前称王称霸的CPU已经靠边站了，英伟达和它的CUDA生态才是真正的主角。
但事情正在起变化。
AI的发展，其实已经过了三个不同的阶段。最开始是训练场景，大家拼命训练大模型，这时候GPU是绝对的核心。
后来到了推理场景，模型训练好了，要拿去用，这时候对算力的需求就开始变了。现在又进入了第三个阶段，叫agentic场景，就是让AI自己去完成任务、做决策的智能体时代。
这三个阶段，对CPU和GPU的需求比例完全不一样。
在训练阶段，GPU几乎包打天下，CPU就是个打下手的。一般来说，一颗CPU要配上七八颗GPU，比例大概是1:7甚至1:8。GPU是绝对主角，CPU可有可无。
到了推理阶段，CPU的地位稍微提高了点。比例大概变成了1:3到1:4，一颗CPU配三到四颗GPU。GPU还是很重要，但CPU已经开始沾光了。
而到了现在的agentic场景，情况发生了根本变化。CPU和GPU的比例，已经接近1:1了。什么意思？就是一颗CPU配一颗GPU，两者一样重要，谁也离不开谁。
为什么会这样？因为agentic场景不再只是拼算力有多猛，而是拼整个系统的协同效率。要让AI像人一样思考、规划、执行多个任务，光靠GPU猛算不行，还得靠CPU来调度协调、处理复杂逻辑。所以CPU的重要性一下子就上来了。
这不是我瞎说的。最近英特尔和AMD的CPU销量大涨，而且还在涨价，原因就是AI对CPU的需求突然爆发，订单多了，供不应求，价格自然就上去了。你看，GPU还没凉，CPU已经热起来了。
对我们来说，这是个好消息。
一方面，国产GPU正在搞替代，比如华为昇腾、海光DCU这些。另一方面，国产CPU也在同步跟进。你想啊，既然在agentic场景下CPU和GPU要1:1搭配，那用了国产GPU，顺理成章就会用国产CPU。海光有自己的DCU和CPU，俩可以搭着卖。华为昇腾配上鲲鹏，也是同样的道理。
目前国产CPU已经拿下了国内大概25%到30%的市场份额。性能方面，跟英特尔、AMD的差距也在不断缩小，大概就差个一两年的样子。越来越多的用户开始接受国产CPU，不再觉得非洋品牌不用。
接下来，随着AI向agentic场景进一步转移，CPU的需求会继续爆发。这对国产CPU来说，不是小利好，是大利好。以前大家觉得AI时代没CPU什么事了，现在发现，CPU不但没出局，反而成为了棋局上的关键一子。
所以，别老盯着GPU看了。CPU已经悄悄上桌，而且这回坐的还不是角落。国产芯片的机会，可能比我们想象的来得更快。
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