AMD的CPU市场份额接近45%

Valve发布了2026 年 5 月的 Steam 硬件调查报告，揭示了定义 PC 游戏行业的趋势和模式。和以往一样，报告包含了用户内存容量、最流行的 GPU 等数据，但或许最引人注目的是 CPU 使用率。AMD 目前在 Steam 所有平台上的市场份额已达到 46.06%，近45%的 Windows PC 都使用了 AMD 处理器。

Windows 的实际市场份额为 44.97%，因此我们将其计为 AMD 的 45%，而 Intel 在 5 月份的市场份额为 55.02%。与 4 月份相比，AMD 的市场份额下降了 0.79%，而 Intel 的市场份额则增长了 0.79%。与年初（1 月份）相比，AMD 的市场份额仅为 43.34%，而 Intel 则占 56.64%，因此双方的市场份额增长趋势都在得到巩固。

AMD的排名持续攀升，而英特尔的领先优势则稳步缩小。尽管英特尔仍然占据着最大的市场份额，但这主要是因为其深厚的历史底蕴，而且 AMD 直到 2017 年才真正具备竞争力。那一年，首批主流 Ryzen 处理器问世，对英特尔的霸主地位发起了挑战。

AMD在最艰难的时期播下了Zen架构的种子，而这项长达数年的豪赌如今已结出硕果，数据也印证了这一点。需要明确的是，英特尔如今也极具竞争力，尤其是在移动领域，Panther Lake处理器表现出色；即将推出的Nova Lake系列更是有望在桌面领域实现真正的代际飞跃。

最近，3D V-Cache 的出现帮助 AMD 凭借性能持续超越其他产品的芯片牢牢占据了游戏市场。该公司已针对现有 CPU 的当前和上一代产品发布了多款 X3D 版本，例如最新发布的5800X3D 十周年纪念版——正是这款芯片开启了 X3D 技术的发展历程。另一方面，9950X3D2 则首次在 Ryzen 历史上为其两个 8 核 CCD 下方堆叠了额外的缓存。

Steam平台CPU占用率在所有平台上都偏高（来源：Future）

有趣的是，AMD凭借其EPYC系列处理器，也已占据了服务器x86 CPU市场46%的份额，该系列处理器将于今年推出Venice，并于2027年推出Verano。

揭秘价值1200亿美元的CPU淘金热

三个月前，GPU 还风靡一时，CPU 能在 AI 预算方面挑战 GPU 的想法简直难以想象。这种观念的转变不仅体现在管理层的评论中，也体现在 CPU 设计公司和 OEM 厂商纷纷上调预测，如今的预测值已是之前的两倍以上。许多大型厂商都表示，他们并未预料到智能 AI 对 CPU 的需求会如此激增。

短短六个月内，AMD大幅上调了其服务器CPU市场预测，将预期复合年增长率（CAGR）几乎翻了一番，达到35%，预计到2030年，该市场规模将超过1200亿美元。Arm在3月份也发布了类似的预测，预计到2031财年（大致相当于2030年），数据中心CPU的总潜在市场规模（TAM）将超过1000亿美元。这将比其目前240亿美元的TAM预估值增长超过4倍，相当于33%的复合年增长率。

推动这些预测的一个重要转变是，人工智能市场正从聊天机器人领域向智能体人工智能领域转型。在2023年至2025年期间，聊天机器人领域的CPU与GPU比例严重偏向GPU。随着我们迈向智能体人工智能，英特尔和佐治亚理工学院的一篇论文指出，“以工具为主导的智能体人工智能工作负载存在显著的瓶颈”， CPU消耗了高达88%的端到端延迟。该论文进一步总结道，“随着更高质量GPU的出现，瓶颈可以迅速更多地转移到CPU上。”

英特尔和佐治亚理工学院所指的是，为了高效扩展智能体人工智能，CPU 的编排能力需要赶上 GPU 的推理能力，以最大限度地减少延迟并防止 GPU 利用率不足。解决这个问题的方法是提高人工智能集群中 CPU 与 GPU 的比例，从而降低令牌成本。  

下文将详细分析CPU为何将在AI集群物料清单（BOM）中占据更大份额，以及我们目前已经看到的CPU需求激增现象。我将探讨服务器CPU的预测数据，这些数据表明未来几年该市场将继续快速增长。最后，我将分析该领域的竞争格局和主要参与者，以及英伟达如何在CPU和GPU的博弈中兼顾两者，并分析英特尔和AMD等领先者为保持领先地位所采取的措施。  

最终，CPU 已经从事后才被考虑，变成了人工智能行业下一个巨大的瓶颈——随着 AMD、Nvidia、Arm 和 Intel 围绕着一个几乎一夜之间翻倍的市场，剩下的唯一问题是哪家公司将赢得最大的份额。

为什么智能体人工智能正在推动CPU的大规模转型？

智能体工作负载在结构上与非智能体工作负载（例如聊天机器人查询）截然不同，而后者正是迄今为止人工智能领域的主要应用。聊天机器人响应简单的请求并提供输出，其运行速度与另一端的人类用户保持一致。智能体则复杂得多，它们能够自主处理数百个并发任务，并通过推理解决问题并得出结论，而且通常只需要人类提供有限的指导。

英特尔和佐治亚理工学院的论文强调了随着智能体人工智能的普及，CPU的重要性日益凸显。研究人员指出，虽然CPU-GPU系统对于满足智能体多样化的职责至关重要，但“大多数负责智能体功能的外部工具要么运行在CPU上，要么由CPU协调”。这与非智能体工作负载的情况截然不同，在这些工作负载中，GPU才是CPU处理数据的核心。

为什么 CPU 负责处理 AI 工作负载中的编排？

这给人工智能基础设施带来的关键瓶颈在于编排——也就是调用工具、定向API请求以及协调数十个独立代理之间的任务。编排正是CPU的优势所在。GPU继续处理推理，但CPU负责告诉GPU在何时何地以及如何分配资源。

随着人工智能在未来几年不断发展，推理需求预计将呈爆炸式增长——这主要由智能体人工智能驱动。高盛估计，到2030年，智能体人工智能将推动代币总消耗量较目前增长24倍，达到每月120千万亿枚。其预测显示，到2030年，智能体工作负载将占代币消耗量的80%以上——远高于目前的占比。

TrendForce指出，目前人工智能数据中心的CPU与GPU比例在1:4到1:8之间。对于智能体人工智能应用，TrendForce认为CPU与GPU的比例将“达到1:1到1:2之间，这将显著提升市场对CPU的需求”。

其他预测，例如Arm的预测，则依赖于每GW的CPU核心数指标。该指标衡量的是数据中心单位功耗对应的CPU核心数，而与CPU的具体数量无关。随着芯片密度的提高，即将推出的几代产品将拥有更高的单芯片核心数，因此，这种方法能更准确地衡量CPU需求的变化。

值得注意的是，Arm 首席执行官 Rene Haas 认为，人工智能的智能驱动将推动 CPU 核心需求增长高达 4 倍，达到每 GW 1.2 亿个核心，而目前每 GW 的核心需求约为 3000 万个。除了核心需求的绝对增长之外，在每个芯片中集成更多核心也为 CPU 设计人员带来了利润空间扩大的机会。

CPU短缺：供应限制与定价权

我们已经看到CPU瓶颈问题开始显现，CPU服务器短缺的情况日益严重。2月份报道称，英特尔积压了大量未完成的CPU订单，交货时间长达六个月。报道还指出，部分AMD产品的交货时间在八到十周之间。KeyBanc在1月份上调了对英特尔和AMD的评级，指出两家公司2026年的CPU服务器几乎全部售罄。当时，KeyBanc预测平均售价将上涨10%至15%。

英特尔和AMD的订单积压和交付周期

根据5月下旬的多份报道，情况似乎变得更加严峻。最新报道称，由于英特尔和AMD的CPU价格环比上涨了10%至35%。

电子设备分销商Fusion Worldwide表示，英特尔分销商目前仅完成了约40%的年度积压订单配额。该公司指出，美国国内的交货周期为8至22周，而亚洲客户的等待时间甚至长达8个月。总体而言，该公司估计英特尔的实际出货量“充其量”比实际需求低20%。该公司还指出，AMD的EPYC CPU在2026年的供货已基本售罄，交货周期超过30周。

韩国电子行业贸易刊物《The Elec》指出，部分x86（英特尔和AMD）CPU的韩元价格涨幅高达3倍。这是因为英特尔和AMD优先供应美国超大规模数据中心，导致其他客户的产能严重不足。《The Elec》还表示，英特尔下一代至强7“Diamond Rapids”CPU的量产时间已从2026年下半年推迟至2027年中期。

这些数据表明，CPU短缺问题正在加剧，这使得CPU供应商掌握了定价权，因为他们正在寻求利润最高的销售机会。

AMD CPU 服务器销量创历史新高，市场规模预估翻番至 1200 亿美元。

造成这些短缺的原因是AMD等顶级厂商的服务器CPU需求快速增长，以及市场预期未来几年该市场增速将远超以往。AMD于5月初发布了2026年第一季度财报，连续第四个季度创下服务器CPU营收新高。销售额同比增长超过50%，其中云市场和企业终端市场均增长超过50%。AMD预计第二季度增长将显著加速，服务器CPU营收同比增长将超过70%，“强劲增长势头将持续到2026年下半年及2027年”。

鉴于需求加速增长以及人工智能（AI）对数据中心基础设施提出的CPU计算需求结构性增长，AMD已将其服务器CPU市场规模（TAM）的预估值翻了一番。据首席执行官苏姿丰（Lisa Su）称，公司预计到2030年，该市场规模将超过1200亿美元，年复合增长率（CAGR）高达35%。去年11月，AMD对服务器CPU市场规模的年复合增长率预测仅为18%。AMD在短短七个月内将市场增长预测翻番，并将市场规模扩大600亿美元，这表明当前的需求信号正迅速转化为行业领导者对长期市场的信心。

展望未来利润率，AMD在2026年美国银行全球技术大会上指出，其第一季度服务器CPU销量增长的三分之二以及预计第二季度的增长均来自出货量增加。因此，出货量而非平均售价（ASP）才是主要的增长驱动力。鉴于供需缺口日益扩大，平均售价在增长中所占比例可能会增加，从而为利润率提升提供进一步的杠杆。

服务器CPU市场增长预测：市场规模激增

值得注意的是，多家华尔街银行对服务器CPU市场规模的预测与AMD的预测基本一致。作为参考，AMD的预测显示，到2025年，服务器CPU市场规模将略低于270亿美元。

瑞银预测，该市场规模将从2025年的310亿美元增长到2030年的1700亿美元，复合年增长率达40.6%。瑞银认为，人工智能CPU将是推动这一增长的主要动力，其市场规模将从70亿美元增长到1250亿美元，复合年增长率高达88%。瑞银的预测还包括在此期间人工智能CPU平均售价增长56%，这意味着利润率将有显著提升空间。

分析师上调CPU总市场规模。

美国银行预测，市场规模（TAM）将从2026年的430亿美元增长到2030年的1250亿美元，复合年增长率（CAGR）为30.6%，此前该行已将2030年的预测值从1100亿美元上调。虽然美国银行的增长率低于AMD，但这可能是因为美国银行的预测考虑到了2026年已经出现的高增长率。

这些极高的复合年增长率预测凸显了服务器CPU短缺日益加剧的原因。该市场历来年增长率仅为个位数。因此，供应链未必做好了应对客户突然大幅提高CPU采购速度，以及长期预期增长率在短短几个月内飙升的准备。

AMD的目标：占据50%的服务器CPU市场份额

AMD的目标是到2030年将其CPU市场份额提升至50%以上，为此，它瞄准了花旗集团所描述的所有三种CPU类别。这将通过其Venice系列EPYC CPU来实现，其中包括Verano——首款专为人工智能基础设施打造的EPYC CPU。AMD已开始逐步提高Venice的产量，并计划于2027年推出Verano。

由此可见，AMD显然预期CPU将成为未来几年核心增长动力。如果AMD在服务器CPU市场占据50%的市场份额，其年收入将达到600亿美元。服务器CPU约占数据中心收入的一半，AMD上季度该业务的收入约为29亿美元，年化收入接近120亿美元。因此，要实现600亿美元的目标，到2030年服务器CPU的销量需要增长5倍——这是一个雄心勃勃的目标。

AMD 与 Intel：x86 市场份额动态

看待服务器CPU市场份额有两种方式。Mercury Research是该领域权威的市场份额估算机构之一，他们的估算通常以x86市场为中心。

AMD在x86架构的市场份额已接近50%。在投资者日上，AMD指出，根据Mercury Research的数据，其服务器CPU市场份额约为40%。这与Mercury当时对AMD x86市场份额41%的预估相符。此后，AMD与英特尔的差距显著缩小。Mercury Research预测，到2026年第一季度，AMD在x86服务器CPU收入份额中将占46.2%，而英特尔则占53.8%。照此速度，AMD有望在x86领域实现50%的市场份额。

在 2025 年投资者日上，苏姿丰表示，AMD 有明确的路径，可以从目前的 40% 提升到 50% 以上的服务器收入市场份额，同时实现 50% 的数据中心复合年增长率，并力争达到 40% 的个人电脑收入份额。

AMD、英特尔和Arm的市场份额动态

Arm 估计，按芯片价值计算，到 2025 财年末（截至 2025 年 3 月），其在云计算市场占有 20% 的份额。考虑到 Mercury 对 x86 架构（即非 Arm 架构的 80% 市场份额）的估计，这些数据意味着英特尔、AMD 和 Arm 的总体市场份额分别为 43%、37% 和 20%。但需要注意的是，Arm 的数据已过时。

因此，AMD需要到2030年每年将其市场份额提高约2.6%，才能实现50%的目标。至少在x86市场，AMD在过去几年中取得了更高的成就。2023年第二季度，该公司服务器CPU的收入份额仅为25.1%，这意味着到2026年第一季度，AMD在x86市场的份额每年增长超过7%。  

尽管这一历史性增长速度令人鼓舞，但它仅仅展现了AMD相对于英特尔的进步——并未包括Arm的传统IP业务，也未包括其通过Arm AGI CPU进军CPU设计领域的举措。此外，英伟达正以更积极的姿态进军CPU市场，主要通过其独立的Vera机架式处理器。然而，Diamond Rapids的延迟或许能让AMD在继续从英特尔手中夺取市场份额方面占据优势。

AMD 面临着巨大的挑战，因为世界上一些最强大的 IP 和芯片设计公司都在瞄准同一目标市场——包括现任领导者英特尔、移动 IP 超级明星 Arm 和最新进入者英伟达。

英伟达的CPU战略：拓展GPU以外的领域

在人工智能专用基础设施中，CPU 通常作为人工智能核心节点部署，并与 GPU 配对安装在同一机架中。独立式 CPU 机架的出现是一个值得关注的关键发展趋势，因为它标志着架构的重大转变。  

客户将越来越能够独立部署完整的 CPU 机架，而无需自动增加 GPU 数量——这是 CPU 能够在 AI 集群中增加其物料清单份额的关键论点之一。

Nvidia Vera独立式CPU机架概述

例如，英伟达的 Vera 机架标志着该公司首次推出独立式 CPU 机架，这清晰地表明了该领域的巨大市场潜力。独立式 Vera 机架包含 256 个 CPU ，与 Vera Rubin NVL72（包含 36 个 CPU 和72 个 GPU）相比，客户可以在一个机架中部署近 7 倍的 CPU 数量。Vera 机架的 CPU 核心总数为 22,528 个，而 Vera Rubin NVL72 只有 3,168 个。需要注意的是，Vera 基于 Arm 架构，而非 x86 架构。

Arm 特别提到独立式 Vera 机架，并以此解释其对 CPU 核心数量增长 4 倍的预测可能较为保守。Arm 首席执行官 Rene Haas 表示：“我们可能低估了此次转型对 CPU 的需求。我们之前讨论的是增长 4 倍，但实际增长幅度可能更大。”  

Haas接着说，CPU核心数“很可能”会超过GPU核心数，即使CPU芯片数可能不会超过GPU芯片数。

英伟达CPU营收将在2026年达到200亿美元，迅速超越AMD

值得注意的是，英伟达在最近一次财报电话会议上表示，Vera机架为公司开拓了2000亿美元的CPU市场规模——远超AMD此前预估的1200亿美元。英伟达表示，预计今年将通过Vera独立机架实现近200亿美元的CPU收入。与此同时，AMD约50%的数据中心收入来自服务器CPU，约为29亿美元，年化收入约为120亿美元。我预计这一比例会有所变化，但这提供了一个基准对比，即英伟达正在积极进军该市场。

当被问及CPU是否会蚕食GPU的市场份额时，英伟达CEO黄仁勋并未直接回答“是”或“否”，而是将CPU描述为GPU的补充。他认为，更多的AI智能体需要更多的协调工作——这会增加对CPU的需求——但更多的智能体也需要更多的推理工作——这会增加对GPU的需求。这与AMD CEO苏姿丰的说法不谋而合，即CPU在很大程度上是对其整体潜在市场规模的补充/增量。  

此外，独立式 Vera 机架只是英伟达进军 CPU 市场的四种策略之一，也是唯一一种可能大幅改变其当前 CPU 与 GPU 比例的策略。其其他策略包括以 1:2 的比例将核心 CPU 与 Rubin GPU 配对，制成 Vera Rubin NVL72。英伟达还将 Vera 与 ConnectX-9 超级网卡搭配销售，用于存储和机密计算等应用场景。

尽管如此，英伟达推出的独立式 Vera 机架表明，他们预计 CPU 与 GPU 的比例将会发生变化，从而催生对该产品的需求。最终，虽然 AI 物料清单 (BOM) 的构成将倾向于 CPU，但英伟达仍然能够从两种芯片类型中都获得增长。它能够从整体市场份额的扩大中获益，而不是眼睁睁地看着 CPU 支出增加而 GPU 支出减少。

Arm 迈出进军商用独立式 CPU 机架领域的历史性一步

Arm 还通过其 AGI CPU 推进 CPU 机架式设计。凭借 Arm 在移动设备领域提供高性能低功耗解决方案的丰富经验，新款 AGI CPU 旨在实现高性能和低功耗之间的类似平衡。

AGI CPU由Arm与重要合作伙伴Meta共同开发，Meta也是该芯片的首位客户。Meta透露，他们早在两年半前就联系了Arm，寻求能够满足其需求的CPU方案：“我们希望每瓦功耗能实现更多核心，但又不想在性能上做出妥协。” Meta此前找到的方案要么满足以下两个条件之一：要么性能达标但功耗过高，要么功耗达标但性能不足。

与 x86 相比，Arm CPU 具有更高的每瓦性能。

Arm 宣称的主要优势之一是更高的每瓦性能。根据内部估算，该公司表示， Arm AGI CPU 的每瓦性能比 Intel 和 AMD 的 x86 架构  高出两倍。

对于超大规模数据中心而言，更高的每瓦性能是一项关键的价值主张，它可以让更多的电力分配给计算或网络设备。

在风冷机架中，Arm 可以容纳 30 个刀片（或 60 个 CPU），总共 8160 个核心，功耗仅为 36kW。Arm 表示，根据其内部估算，这种配置的单机架性能比 x86 芯片高出两倍。Arm 还表示，这种 30 刀片设计“创造了风冷机架的性能记录”，而其他系统由于功耗过高，无法实现这种性能。

Arm 与 Super Micro 合作，推出了一款采用全液冷技术的 200kW 开放式机架，进一步拓展了这一领域。该机架可容纳 168 个刀片服务器，或 336 个 CPU，总共可提供高达 45,696 个核心。Arm 云 AI 执行副总裁 Mohamed Awad 表示：“虽然这是一个 200 千瓦的机架，但实际上我们的功耗大约只有一半。我们空间有限，所以无法在其中安装更多核心。”

这是关键优势之一——它不仅能提供 x86 芯片 2 倍的性能，还能在提升性能的同时释放电力，用于更多计算或更多网络应用。

英特尔力图保持服务器CPU市场领先地位

英特尔正致力于在服务器CPU市场，尤其是在智能人工智能领域，提升自身竞争力。该公司在台北国际电脑展（Computex）上宣布计划部署机架式CPU系统。英特尔的新型机架在核心密度方面似乎比Arm更具优势，这得益于其在单芯片核心数量上的领先地位。  

英特尔公布了其即将推出的机架式CPU系统的两款设计方案，一款旨在实现最大密度，另一款则专注于对延迟敏感的智能体AI工作负载。这两款设计方案均可支持128颗英特尔Granite Rapids Xeon 6或Clearwater Forest Xeon 6+芯片，根据所选芯片的不同，可提供16,384或36,864个核心，每个机架最高可配备384TB的DDR5内存。

英特尔在单芯片核心数量上也领先。英特尔至强6+处理器每颗芯片拥有288个核心，略胜于AMD的Venice（256个核心）和Arm的AGI CPU（136个核心）；AMD尚未公布Verano的核心数量。尽管核心数量领先，但英特尔至强6+处理器仅拥有288个线程，而Venice处理器通过多线程技术提供高达512个线程，允许每个核心同时处理两组指令，从而减少核心空闲时间并提高效率。

英特尔 vs. Arm：能效之战

英特尔在机架级系统领域的优势可能在于功耗，其设计方案的功耗范围为100kW。与Arm相比，英特尔每千瓦可提供超过368个核心，而Arm的AGI CPU每千瓦可提供228个核心。同样可以参考Arm AGI CPU的200kW功耗范围，理论上，英特尔可以在两个100kW的机架上提供73,728个核心，超过Arm机架容量的60%。  

这一优势源于英特尔的18A制程节点，该节点通常比英特尔3制程节点每瓦性能提升高达15%，密度提升高达30%。采用更先进的制程节点是x86架构对抗Arm架构的关键——AMD的Venice是首款采用台积电2nm（N2）制程的CPU，该制程旨在相同功耗下提供10%-15%的性能提升，或在相同性能下降低25%-30%的功耗。  

尽管Clearwater Forest处理器在6月初才刚刚发布，但英特尔方面最引人关注的消息是，其下一代至强7“Diamond Rapids”处理器据传将延期发布。这款新芯片原计划于2026年下半年发布，但现在预计将推迟到2027年，这让AMD的Venice处理器抢占了先机。

CPU 是人工智能基础设施的下一个主要瓶颈

认为人工智能领域的竞争仅仅局限于英伟达的GPU，那就大错特错了。虽然GPU仍然是人工智能计算的核心，但智能体人工智能更加注重确保这些加速器不会在系统其他部分跟上进度时处于闲置状态。

潜在市场正在一夜之间扩张，因为这不再仅仅是在GPU集群旁添加几个CPU作为头节点那么简单。更大的机遇在于转向独立CPU机架，这是一种重大的架构变革，它允许在不以相同速度增加GPU的情况下，提升编排能力。英伟达的Vera机架引领着这一潮流，其CEO黄仁勋预计本财年独立CPU的收入将达到约200亿美元，但AMD、英特尔和Arm都不会轻易放弃市场份额。