- 报告认为,英伟达GPU主导AI算力的叙事正在被改写。英特尔和ARM均强调,CPU在AI推理和Agentic AI工作负载中正进入新的结构性增长周期。这一趋势

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这份来自摩根大通的报告提出了一个与当前市场主流认知相左但至关重要的观点: 长久以来,市场普遍认为AI的爆发式增长主要由GPU(图形处理器)驱动,CPU的重要性相对下降。但报告指出,随着AI从训练阶段向推理阶段演进,特别是Agentic AI(智能体AI)和多Agent系统的兴起,CPU的核心地位将得到重新确立。 这一转变将直接利好两大板块: :以 和 为代表,因为它们为Tier 2云客户提供GPU和CPU算力的整体解决方案。 :以、、 等为代表,因为它们提供支持更高计算密度所需的高速互联设备。

报告的核心依据来自芯片巨头英特尔(INTC)和ARM的最新动向:

英特尔在1Q26财报电话会上指出,AI工作负载正从“训练”(Training)转向“推理”(Inference)以及“Agentic AI”和“物理AI”。这些新型工作负载的计算特性(如任务编排、调度、数据管理、控制平面操作)恰好是CPU的强项。 因此,将发生根本性逆转:在训练阶段,GPU/CPU比为7-8比1;在推理阶段,这一比例降至3-4比1;而在Agentic AI中,CPU数量甚至可能反超GPU。 基于此,英特尔重申其,并将这一强劲势头延续到2027年。

在ARM的“ARM Everywhere”活动上,该公司描绘了Agentic AI带来的指数级需求增长: :Agent会以更快的速度、不间断地生成请求,产生海量异步CPU任务。 :从当前每GW(千兆瓦)AI数据中心约3000万个核心,激增至Agentic工作负载下的1.2亿个核心。 。

戴尔和慧与主要服务于Tier 2云客户(非三大云巨头)。这些客户在采购GPU算力的同时,也需要配套的CPU算力。CPU机会的扩大,使得戴尔的增长故事从“周期性CPU更新”转变为“伴随AI的结构性增长机会”。 报告认为,市场对戴尔的看涨预期应包含: :2027财年(自然年2026年)预计的25%+ EPS增长有望在后续年份持续。 :日历2027年EPS预期应接近17美元(摩根大通预期为15.2美元,市场共识为14.9美元)。 :随着市场对其盈利增长可持续性的信心增强,估值倍数应从当前的15倍中期提升至接近20倍。

:报告并未给出具体目标价或评级变化,但明确提出了一个。该情景假设戴尔能充分利用CPU和GPU双轮驱动的AI增长机会,实现高于市场预期的盈利和估值扩张。隐含的看涨观点是,当前股价并未完全反映其在AI时代CPU领域的结构性增长机遇。 :报告认为,思科(CSCO)、Arista(ANET)、安费诺(APH)等公司将从更高的I/O和互联需求中广泛受益,是一个长期的正面驱动因素。

:若大模型发展仍停留在堆算力的训练阶段,CPU的需求增长逻辑可能被推迟或削弱。 :这是报告预期的核心驱动力。如果Agentic AI的商业化进程缓慢,CPU需求爆发的故事将面临挑战。 :如果AMD等其他CPU厂商的产品在AI性能上更具优势,或者GPU厂商(如英伟达)推出更强的CPU替代方案,当前逻辑的关键玩家(英特尔、ARM)可能会失势。 :戴尔和慧与的增长高度依赖Tier 2云客户。如果这些客户因宏观经济或竞争原因削减资本开支,将直接冲击其业绩。 :更多厂商进入服务器和网络市场,可能导致毛利率承压,侵蚀业绩增长。

总体总结

主题正文

  1. 报告上调了戴尔的看涨情景,认为其受益于Tier 2云客户对CPU和AI算力的双重需求,有望实现持续的高增长和高估值。
  2. 长久以来,市场普遍认为AI的爆发式增长主要由GPU(图形处理器)驱动,CPU的重要性相对下降。
  3. 但报告指出,随着AI从训练阶段向推理阶段演进,特别是Agentic AI(智能体AI)和多Agent系统的兴起,CPU的核心地位将得到重新确立。
  4. 英特尔在1Q26财报电话会上指出,AI工作负载正从“训练”(Training)转向“推理”(Inference)以及“Agentic AI”和“物理AI”。
  5. :从当前每GW(千兆瓦)AI数据中心约3000万个核心,激增至Agentic工作负载下的1.2亿个核心。
  6. CPU机会的扩大,使得戴尔的增长故事从“周期性CPU更新”转变为“伴随AI的结构性增长机会”。
  7. :2027财年(自然年2026年)预计的25%+ EPS增长有望在后续年份持续。
  8. 该情景假设戴尔能充分利用CPU和GPU双轮驱动的AI增长机会,实现高于市场预期的盈利和估值扩张。