智通财经APP获悉，周五美股盘初，两大x86架构CPU超级巨头——英特尔(INTC.US)与AMD(AMD.US)股价携手创下历史新高点位，开创x86架构的美国老牌芯片巨头英特尔(INTC.US)股价在强劲超预期的业绩支撑之下，更是一度疯涨超过27%。另一聚焦高性能x86架构的AI数据中心服务器CPU的芯片行业霸主AMD股价也不甘示弱，开盘股价即疯涨超过14%一举创下历史新高，ARM指令集架构拥有者Arm Holdings Plc(ARM.US)股价同样涨势如虹， 开盘股价即创下历史新高，凸显出具备高能效和低功耗方面巨大优势的ARM架构同样备受投资者青睐。

随着Anthropic重磅推出的Claude Cowork，以及OpenClaw这类可自主执行任务的超级AI代理工具在2026年集中爆发，这一股AI智能体(AI Agent)浪潮迅速席卷全球，AI算力架构瓶颈可谓正在从以矩阵乘加吞吐为核心的GPU，彻底转向以控制流、任务编排、内存/IO协调为核心的数据中心CPU，面向超大规模AI数据中心的高性能CPU陷入严峻供不应求态势。

过去两年AI叙事几乎被GPU垄断，CPU一度像是AI军备竞赛里的“配角”;但随着开源的OpenClaw这类型代理式AI工作流(即AI智能体)主导的推理工作负载、数据编排、任务调度、内存访问、网络通信和多工具调用全面增长，市场可谓彻底意识到：没有强大的CPU作为系统中枢，GPU集群无法高效运转。这本质上就是CPU从“被低估的基础设施”重新回到AI数据中心核心舞台，带有非常明显的“文艺复兴”式复古浪潮意味。

进入AI智能体时代之后，算力体系开始从单纯堆GPU，转向更复杂的异构计算：CPU要承担任务大规模调度、数据搬运、内存管理、模型调用、工具链编排、推理请求分发、数据库检索、网络通信和安全隔离。换句话说，CPU不再只是AI数据中心里的“背景零件”，而是重新成为AI工厂的系统中枢与调度大脑。这正好对应“文艺复兴”的核心意象：一个曾被市场低估、被GPU光环遮蔽的传统算力架构，重新获得时代价值和资本市场定价权。

AI数据中心建设进程如火如荼可谓推动英特尔数据中心CPU陷入供不应求态势，英特尔部分需求最火热的高性能服务器CPU交期最长拉到足足6个月之久，面向数据中心的这些高性能服务器级别CPU价格今年以来则普遍上涨10%。这也是为何股价萎靡1年半之久的芯片制造商英特尔股价能够在今年暴涨超120%且一举创下历史新高。

中东战火压不住“AI牛市”叙事! GPU不再独霸算力主题 智能体浪潮引爆CPU

摩根士丹利、Stifel 、DA Davidson等华尔街金融巨头们认为两大PC与数据中心CPU巨头——英特尔(INTC.US)和AMD(AMD.US)处于从数据中心CPU需求创纪录级别大爆发中受益的最有利核心位置;此外，华尔街顶级分析师们认为存储芯片巨头们也将受益于CPU需求指数级扩张态势，摩根士丹利认为美国大型存储厂商美光(MU.US)以及闪迪(SNDK.US)同样处于最佳位置。

随着韩国股市基准——三星与SK海力士占据高额权重的KOSPI韩国综合指数在地缘政治局势恶化重压之下创下历史新高，以及AI热潮最大赢家之一——有着“芯片代工之王”称号的权重股台积电带动之下中国台湾股市也创下历史新高，加之有着“芯片股风向标”称号的费城半导体指数出现创纪录的17连涨，都令投资者们愈发坚信“AI算力投资主题”能够压倒一切市场噪音。

与此同时，围绕AI算力基础设施的价值链的权重分布也开始迈向转变态势，下一轮超额阿尔法收益将不再只属于AI GPU/AI ASIC领域最强龙头名单，而会系统性扩散到CPU、存储、PCB、液冷系统、ABF载板与广泛晶圆代工等全栈AI算力基础设施层，而在这轮主线叙事切换中，大摩等华尔街金融巨头认为面向数据中心的CPU与DRAM/NAND存储芯片可能是最核心受益的AI算力细分类别。

在智能体链路中，大量工作负载不仅耗费在GPU上的token生成，还消耗在Python解释执行、网页抓取、数据库检索、RAG索引访问、词法处理、任务队列调度、RPC/IPC通信、KV状态更新等CPU主导环节，这意味着决定用户体验的，越来越不是单颗GPU的峰值算力，而是CPU是否有足够的核心数、线程并发、缓存层级、内存带宽、PCIe/CXL/互连调度能力去支撑高频工具调用与高密度任务切换。一旦CPU核心、内存子系统或I/O调度不足，GPU即便名义算力充裕，也会因数据准备、任务协调和系统等待而出现利用率塌陷。

因此，毋庸置疑的是，AI算力架构的瓶颈正在从以矩阵乘加吞吐为核心的GPU，彻底转向以控制流、任务编排、内存/IO协调为核心的数据中心CPU，这一变化的根源在于工作负载范式已经发生了本质迁移。CPU不再只是通用计算芯片，而是智能体时代的控制平面处理器、系统编排引擎与资源调度中枢，“被低估的CPU成为AI新瓶颈”并非情绪化判断，而是AI工作负载从“推理计算问题”进一步升级为“复杂系统工程问题”后的必然结果。

早期大模型推理以“单次请求—单次生成”为主，CPU更多承担数据搬运、请求路由与基础调度，属于典型的辅助控制面;但进入AI智能体与强化学习时代后，系统负载不再是单一前向推理，而是演变为包含任务规划、工具调用、子代理协同、环境交互、状态管理与结果验证在内的复杂闭环。上述“编排层”(orchestration layer)本质上是强控制流、强分支判断、强系统调用、强内存访问的CPU密集型任务，无法被GPU高效替代，因此CPU正从过去的“配角”变成决定系统吞吐、时延与资源利用率的新瓶颈。

摩根士丹利最新预测数据显示，智能体大爆发标志着从计算到编排的结构性转变，由此推导出到2030年新增325亿美元至600亿美元的CPU增量市场空间，并将服务器级别CPU总TAM大幅扩至825亿至1100亿美元量级。TrendForce的一项预测报告则显示，在AI智能体时代，CPU:GPU配比可能会从传统AI数据中心的1:4至1:8，向1:1至1:2大幅重估。

华尔街高呼AMD以及ARM涨势未完结

截至发稿，英特尔股价徘徊于85美元附近，日内最高涨幅超过27%，已经超过华尔街绝大多数分析师们的乐观目标股价，但是AMD与ARM公司距离华尔街最高目标股价仍有一段距离。

由华尔街资深策略师Joseph Moore领衔的摩根士丹利分析师在近日发布的一份投资者报告中表示：“CPU走强带来的显而易见受益者——英特尔和AMD——在一定程度上策略框架较为复杂，但是服务器CPU需求指数级扩张对于对两者的盈利前景都至关重要。”

“在两者之间，我们更偏好AMD;另外，在当前时点，我们认为存储芯片厂商们具有显著更优的风险回报比，存储主题可谓是CPU需求扩张的直接受益者之一。”Joseph Moore领衔的摩根士丹利分析师们表示。

华尔街资深分析师分析师Gil Luria领导的D.A. Davidson团队在英特尔公布强劲业绩报告之后，选择在周五美股盘前上调AMD(AMD.US)股票评级，并且大举上调未来12个月目标价至375美元——位列华尔街最高目标股价。截至发稿，AMD股价狂飙14%至348美元附近。

“我们将AMD股票评级从中性上调至买入，并将目标价从220美元上调至375美元，依据是CPU需求出现结构性增长，同时AMD在这场伟大数据中心建设浪潮中的角色能见度大幅改善。我们认为，鉴于英特尔业绩超预期的幅度，AMD的业绩预期存在显著上行空间，这将从AMD定于5月5日公布的3月季度业绩开始体现。”Gil Luria领导的D.A. Davidson团队表示。

“我们认为，英特尔的业绩是AMD CPU业务将迎来巨大跃升的前奏，并相信向代理式AI工作负载的结构性转变，正在为服务器CPU创造前所未有的需求。我们认为，鉴于我们判断在可预见的未来需求将超过供给，AMD处于有利位置，可以在整个产品组合中大幅提价，以支撑并扩大利润率。”Gil Luria领导的D.A. Davidson团队补充表示。

华尔街当前对ARM的看涨逻辑方面，核心逻辑已经从“智能手机IP授权公司”切换为AI数据中心CPU与Agentic AI基础设施超级浪潮的核心受益者之一。最高目标价方面，华尔街知名投资机构Guggenheim近日将ARM目标股价上调至华尔街最高位的240美元，看多理由是ARM公司正从传统的智能手机与移动端轻量级消费电子设备IP授权方，转向AI数据中心硅片与超级计算平台的直接参与者。

据了解，周五公布的一项最新声明显示，美国云计算与电商巨头亚马逊(AMZN.US)与Facebook母公司Meta Platforms Inc.(META.US)已达成一项数十亿美元的长期协议，这家社交媒体巨头将租用数十万颗亚马逊自研推出的ARM架构通用数据中心服务器CPU芯片，用于其正在大规模新建的AI数据中心，以满足Facebook以及Instagram等社交媒体用户们的天量级别人工智能推理端工作负载。

Graviton是亚马逊旗下AWS云计算业务部门自研的ARM架构通用服务器CPU，主要承担AI数据中心里的通用计算、调度、数据预处理/后处理、服务编排，以及部分AI推理相关调度与协调工作。

对Meta这种每天处理海量AI agent、推荐、广告、内容生成和查询响应的公司来说，很多任务并不需要昂贵GPU全程参与;大规模利用Graviton这类高密度ARM架构而非英特尔x86架构CPU承接推理服务外围负载，可以降低单位请求成本、释放GPU给更高价值的训练/推理任务，并改善整体集群TCO。Arm公司也强调，AI数据中心扩张正在让低功耗、高效率的ARM架构CPU侧的编排、数据处理和系统控制成为关键瓶颈，而AWS第五代Graviton把核心数提升到192核，反映的正是这种CPU密度需求上升。

Arm堪称全球人工智能狂热浪潮最大赢家之一，英伟达自研的Grace CPU正是基于ARM架构，亚马逊的自研数据中心Graviton服务器处理器同样采用ARM架构，类似的还有基于基于ARM Neoverse所打造的Google Axion Processors这一谷歌第一代自研ARM架构数据中心CPU，以及微软Azure Cobalt 100自研ARM架构数据中心CPU，ARM架构可谓正在从“智能手机之王”演变成AI云时代的算力基础设施底座之一。

ARM所采用的精简指令集计算架构使得基于其设计的服务器CPU在执行AI推理/训练任务时，相比于英特尔x86架构，具备高能效和低功耗方面的巨大优势。这一特性使得ARM架构特别适合用于数据中心服务器领域，能够高效配合AI GPU来满足几乎无止境的AI推理/训练算力需求。