长期以来，AI基础设施由英伟达GPU主导，HBM、先进封装与液冷机柜成为市场焦点，CPU仅被视为辅助角色，但随着生成式AI从聊天机器人迈向代理AI（Agentic AI），产业叙事正快速翻转。
安谋执行长Rene Haas近日受访时直言，高阶AI CPU需求已爆表，CPU将重回AI牌桌中心，与GPU共同构成下一代AI工厂核心。
他并指出，约一年半前开始观察到基于Arm架构的系统单芯片（SoC）客户对核心数的需求远超预期，「我们原以为128核已是天花板，但客户开始询问160核甚至192核的可能性」。
研究后发现，驱动超高核心数需求的关键正是Agent工作流，大量并行虚拟任务需要CPU进行实时编排、调度、工具呼叫与沙盒执行，这些负载无法单纯交由GPU处理，CPU才是支撑Agent系统持续运作的底座。
为抢攻此一趋势，安谋今年3月在旧金山发表专为通用人工智能设计的CPU，采用台积电3纳米制程、最高136个Neoverse V3核心、TDP 300W，支持DDR5-8800、96条PCIe Gen6与CXL3.0，号称机架级效能较x86平台提升逾两倍。
安谋将其定位为Agentic AI数据中心的编排层，并直接推出完整CPU机架解决方案，商业模式从过往授权IP逐步延伸至贩售完整运算平台。
Haas强调，未来资料中心同时采用英伟达Vera Rubin GPU机架、AWS Graviton Arm机架与安谋AGI CPU机架将成常态，「就像採购内存与网通设备一样，客户只是购买不同特性的运算资源」。
自3月新款CPU发表以来，安谋股价已经翻倍，同期英特尔因转型滞后财务承压，凸显产业权力板块位移。
事实上，不只安谋，三大芯片巨头均已重新将CPU置于AI战略核心; 英伟达于 GTC 2026 发布首款自研Arm 架构 Vera CPU，称为「专为 Agent 设计的 CPU」; 英特尔在今年台北国际电脑展上推出至强6+（Xeon 6+）处理器，明确将CPU定位为Agent系统控制单元; 超威则强调应以机架级能力规划 CPU 基础设施，而非单比较单一组件效能。
业界人士分析，当 AI 模型训练趋于成熟、推理负载占比提升，数据中心瓶颈将从纯粹算力转向系统级能效比与调度效率。 Agent 并发执行数以千计的微任务，需要海量 CPU 核心处理 I/O、内存存取与流程控制，GPU 则专注高密集度矩阵运算。 这种分工使 CPU 不再只是 GPU 的附庸，而成为决定 AI 工厂整体吞吐量的关键变量。
Haas预估，随着Agent时代到来，每1GW中心容量所需CPU核心数将从去年的3,000万个暴增至1.2亿个。 虽然安谋仍会持续授权 IP 给苹果、AWS、微软等合作伙伴设计自有芯片，但对缺乏芯片设计能力的企业而言，直接采购安谋整机解决方案将成为更具吸引力的选项。
专家认为，AI基础设施的下一场争夺战，已从「谁有更多 GPU」扩展到「谁能支撑更多 Agent 并行运算」。
