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從對話模型到行動智能體：Agent架構重塑CPU與GPU分工：市場認為AI算力=GPU，CPU只是負責調度。但AI落地方向來到Agent，由“純對話”轉向“執(zhí)行任務”時，算力需求發(fā)生了結構性分化。1）執(zhí)行控制流CPU化：Agent的行動階段是大量if/else判斷與系統調用。Manus等主流Agent架構為每個Agent/任務分配一個隔離的云端虛擬機，不同任務在邏輯上高度異構（如網頁瀏覽、代碼修改、環(huán)境部署等），任務之間可并行但控制流完全不同。分支類任務不適合由GPU執(zhí)行，因控制流發(fā)散導致算力利用率急劇下降。而分支類任務卻正是CPU微架構長期優(yōu)化的主戰(zhàn)場。2）記憶體系去GPU化：在Agent場景下，長上下文推理會產生巨大的KV cache，其占用隨對話輪次與上下文長度線性增長，快速耗盡GPUHBM容量。而CPU搭配大容量DDR5 / LPDDR5（并通過CXL擴展）承載KVCache與部分參數，正在成為兼顧吞吐、擴展性與成本效率的主流架構選擇。
　　Agent軟件基礎設施加速落地，CPU多核化與需求放量進入確定性通道：從實驗數據復盤來看，CPU成為Agentic AI的真實瓶頸。研究顯示，在完整的Agent執(zhí)行鏈路中，工具處理相關環(huán)節(jié)（檢索、Python/Bash執(zhí)行、Web請求等）在CPU上消耗的時間占端到端延遲的比例最高可達90.6%。在高并發(fā)場景下（Batch Size提升至128），CPU端到端延遲從2.9秒躍升至6.3秒以上。我們認為研究結果揭示了在大量Agentic場景中，系統吞吐受限的并非GPU計算能力，而是CPU的核心數并發(fā)調度問題。我們由此判斷，進入Agent時代后，CPU側的工具執(zhí)行與調度能力將從GPU的附屬角色，演化為需要被單獨規(guī)劃與優(yōu)化的核心資源池。
　　產業(yè)端推進方面，AWS和Google Cloud等頭部CSP正在加速建設面向Agent的沙盒環(huán)境軟硬件基礎設施，率先在軟件層面強化Agent Sandbox的隔離與編排能力，通過運行時與調度體系的完善，為后續(xù)CPU側基礎設施規(guī)?；渴鸬於ɑA。與此同時，CPU龍頭也在Agent驅動下向超多核架構演進：AMD推出的Turin最高可達192核；Intel的SierraForest采用純能效核設計，核心數可達144甚至288核。我們認為，隨著Agent商業(yè)化推進，廠商必須持續(xù)壓低每次任務執(zhí)行成本。在這一目標下，超多核CPU以更高的并行度、更低的單位功耗，支撐大規(guī)模、長期運行的Agent執(zhí)行環(huán)境。英偉達亦在新架構中提升CPU配比，CPU的重要性抬升，掛鉤Agentic的敘事。我們認為NVIDIA主動提升CPU權重，等同于在系統層面確認：在長上下文與高并發(fā)Agent場景中，大內存CPU是承載海量KVCache的最優(yōu)容器。
　　投資建議：我們看好海光信息與瀾起科技，前者受益于Agentic AI推動CPU從調度走向高并發(fā)執(zhí)行的核心算力地位抬升，后者受益于長上下文與高并發(fā)場景下CXL驅動的“存力+算力”協同升級。建議關注龍芯中科，萬通發(fā)展（數渡科技）。
　　風險提示：Agent落地節(jié)奏不及預期風險；新型硬件架構替代風險；CSP資本開支波動風險。