作者 | 張真
隨著人工智能代理興起，算力資源的缺貨窘境，正式從GPU蔓延至CPU。
據報道，亞馬遜旗下AWS正徹查工程師對其內部算力資源的浪費問題。今年5月，其已向內部工程團隊發出預警，要求各團隊嚴控算力消耗，保障業務能夠持續承接客戶的算力需求。為此，工程師正在批量關停此前用于軟件開發的EC2虛擬服務器。
值得注意的是，此番算力節流不僅針對AI專用芯片，矛頭同樣對準了長期支撐網絡運營的傳統CPU服務器。
一名AWS員工透露，過去申請CPU服務器資源幾小時內就能審批到位，如今往往要等待數天，這種資源排隊的情況十分罕見，甚至會直接拖慢項目推進節奏。對此，AWS回應稱，雖然市場算力需求規模巨大，但公司依然可以滿足絕大多數內外部客戶的算力訴求。
業內分析認為，本輪CPU資源緊張，根源來自AI代理應用的大規模普及。大量企業落地AI代理用于軟件開發，帶動企業人均IT支出直接翻倍。
眼下，CPU缺貨潮正在行業內擴散：英特爾、AMD正分別與客戶簽署更長期的服務器CPU采購協議，以應對數據中心處理器價格上漲和供應緊張問題。英特爾管理層直言，當前數據中心客戶的需求已遠超英特爾的供應能力。為應對這一局面，公司將2026年全年的資本支出預期從180億美元上調至超過200億美元。
機構認為，服務器CPU需求已供不應求，正復刻存儲芯片式的緊平衡周期，量價邏輯同步走強。產業鏈層面的交叉印證更為鮮明：受AI算力集群部署驅動，服務器CPU年內部分產品價格漲幅已超40%、單月漲幅超10%，交付周期最長拉長至六個月。服務器CPU正步入“類內存/HBM”的緊平衡周期。這標志著CPU從AI周期中被忽視的配角，轉變為兼具量增與價升彈性的確定性受益環節。
國泰海通證券指出，隨著AI邁向推理與Agentic AI，算力瓶頸正由GPU轉向CPU調度執行。CPU在任務規劃、數據處理、KV Cache管理、工具調用及多智能體協作中作用凸顯，正迎來估值重塑與供需錯配，或成繼存儲后的稀缺溢價環節。未來兩三年，CPU供需緊張與漲價壓力有望延續。
