算力投资趋势变化：Bernstein看好CPU复兴，海光信息目标价显著上调

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当AI智能体被激活时，它并不只是等待答案，而是进行信息检索、步骤规划、工具调用、推理中间结果、再次调用模型，最终执行动作。这整套流程所需的CPU算力，远超ChatGPT仅生成一段对话的需求。

伯恩斯坦（Bernstein）分析师David Dai及其团队在6月17日发布的报告《全球半导体：CPU复兴？》中指出，AI正从聊天机器人（chatbot）时代迈入智能体（agentic AI）时代。在这一转变中，CPU在数据中心的角色将从GPU的配角转变为主角，预计到2030年，服务器CPU可寻址市场（TAM）将达到2230亿美元，较2025年的370亿美元增长6倍。

自大语言模型的崛起以来，GPU/AI加速器一直是AI计算的核心。在一些定制推理集群如Google TPU v6e和Meta Grand Teton中，GPU与CPU的比例曾一度达到8:1。

然而，伯恩斯坦认为，随着agentic AI的普及，这一比例正在发生逆转。

Agentic AI的核心特征在于“推理循环化”：一次请求可能引发信息检索、规划、工具调用、中间推理、再次模型调用和最终执行。虽然GPU负责复杂的数学运算，但CPU决定系统的整体工作流效率、任务调度和内存管理。如果CPU性能不足，昂贵的GPU将被迫闲置，从而显著降低系统的整体效率。

伯恩斯坦预计，到了2029年，CSP推理集群中GPU与CPU的比例将从2025年的8:1降至1:1。在agentic AI的工作负载中，CPU的计算占比将从传统大语言模型的14%上升至50%，与GPU平分秋色。

报告特别提到，硬件路线图已经显示出这一转变的趋势。AMD的新一代Venice计算托盘每颗CPU搭配4颗MI455X GPU，英伟达的Vera超级芯片每颗Vera CPU配2颗Rubin GPU，而Google TPU v7x扩展单元每颗CPU则配备4颗TPU。CPU的物理比例正在回升，这不仅是预测，而是正在发生的现实。

伯恩斯坦将2030年服务器CPU TAM的预测从之前的1370亿美元显著上调至2230亿美元，基于以下核心假设：

在这一框架下，2230亿美元的TAM中，包括1740亿美元来自agentic AI工作负载，490亿美元来自非AI传统服务器CPU。与当前水平相比，2025年整个服务器CPU市场仅为370亿美元，其中AI相关的仅占60亿美元。这意味着在伯恩斯坦的预测中，未来五年CPU市场将经历6倍的扩张，年复合增长率达到43%，这在半导体行业历史上几乎是前所未有的。同时，伯恩斯坦还给出了牛市（3300亿美元，假设AI资本支出达到4万亿美元 + 1.5:1推理比例）和熊市（1370亿美元，假设资本支出为3万亿美元 + 0.5:1推理比例）的预期区间。

一个有趣的交叉验证来自于服务器CPU核心数量：Arm的数据表明，agentic AI每GW需要1.2亿个CPU核心，是传统数据中心的4倍。按此计算，到2030年70GW的AI部署需要84亿个CPU核心，对应1680亿美元的AI CPU TAM，这与前述模型高度一致。

Arm被伯恩斯坦视为CPU复兴的结构性受益者。凭借其能效比（performance per watt），Arm架构在AI数据中心中的吸引力不断增强。AWS Graviton相比x86实例的性价比高出40%，功耗低60%。

更为重要的是，Arm在2026年3月宣布战略转型：从单纯提供IP授权转向自主制造CPU，目标是在2030年实现150亿美元的芯片收入。Arm的AGI CPU已锁定Meta作为首个客户和联合开发者，而OpenAI、Cerebras、Cloudflare等也都是其合作伙伴。基于此，伯恩斯坦将Arm2030财年的EPS上调至11.79美元（此前为9.83美元），并认为其芯片收入预测可达220亿美元，超出Arm自身的目标。基于42倍PE，给出了500美元的目标价（之前为300美元）。

这也推动软银（SoftBank，持有Arm约90%股权）的目标价从8200日元上调至11200日元，隐含58%的上涨空间。伯恩斯坦对软银的估值基于其持有资产NAV的30%折让，折让幅度较之前缩窄，反映出Arm股权价值的上升和软银自身业务的改善。

AMD（超配，目标价600美元）：在x86阵营中依然处于领先地位，预计将继续扩大市场份额。其现有模型已隐含较强的CPU假设，估值滚动至CY27/28均值后目标价上调至600美元。

Intel（市场持平，目标价100美元）：受益于更强劲、更持续的服务器CPU需求，其盈利预测大幅上调。伯恩斯坦将Intel模型从保守假设调整至与行业一致，目标价从65美元上调至100美元。

海光信息Hygon（超配，目标价450元人民币）：伯恩斯坦认为中国x86 CPU需求将超过全球增速，海光在中国服务器CPU市场的份额将持续扩大，预计到2030年超过35%，不仅拥有政府和国企客户，还在向CSP渗透。目标价从280元大幅提升至450元。

伯恩斯坦的论述中，最脆弱的一环或许在于供给侧。

报告以注脚形式承认“仍在评估代工厂和内存产能是否足以支撑CPU增长”，这是整篇报告中最大的不确定性。将CPU TAM从370亿提升至2230亿，意味着到2030年每年需要额外约300亿美元的CPU产能。

台积电的3nm/5nm产能正被AI加速器和手机芯片占用，分配给服务器CPU的代工产能是否有足够的弹性，报告并未给出明确的产能映射。此外，报告的核心假设建立在英伟达预测的“2027年AI基础设施年支出超过1万亿美元”基础上，这本身就是卖方较为乐观的预期，作为另一份研究报告的需求起点，存在预期叠加的风险。

值得关注的是，英伟达的Vera CPU采用自研的Arm架构，这意味着英伟达可能在CPU领域同时充当Arm的合作伙伴和竞争对手，这对Arm长期市场份额能否达到54%形成微妙的影响。

对关注投资者而言，这份报告的价值不仅在于目标价的设定，更在于提供了一个清晰的判断框架：如果你相信agentic AI是下一个真正的阶段，那么CPU配置的定价必须从“够用就行”转变，这意味着整个半导体投资地图的重心需要从GPU的主导地位转向更均衡的CPU+GPU叙事。

本文为潮向研究对第三方券商研究报告的整理与解读。文中提及的评级、目标价、盈利预测及相关判断均代表该券商分析师的观点，仅反映其所属机构的立场，不代表潮向研究的看法，也不构成任何投资建议。

来源：Odaily星球日报