📑 🚀 📋 我们将 AI 工厂分析框架延伸至服务器 CPU 市场，预测受传统数据中心需求、承载并调度加速器的 CPU，以及支撑智能体工作负载的 CPU 驱动，五
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📋 我们将 AI 工厂分析框架延伸至服务器 CPU 市场，预测受传统数据中心需求、承载并调度加速器的 CPU，以及支撑智能体工作负载的 CPU 驱动，五年复合年均增长率可达 44%，到 2030 财年市场规模约 2010 亿美元。 📈 我们将 AMD 的评级由 “跑赢大盘” 上调至 “强力买入”，将模型推演周期延长至 2028 财年，同时更新对 ARM、英特尔以及英伟达的盈利预测。 🔍 我们的预测大体与英伟达 2000 亿美元长期框架保持一致，低于 AMD 给出的 2200 亿美元预期；在更为激进的情景假设下，依托 AMD 约 1.4 万亿美元加速器潜在市场规模，叠加智能体更高的渗透率、并发量与工具使用水平，我们的模型同样可以达到 AMD 的这一预期。 💻 加速器负责高密度模型计算，而 CPU 正越来越多地承担起管理加速器的工作，同时执行检索、数据库、应用、安全、沙箱以及围绕各个模型调用产生的工具工作负载。 ⚠️ 工作负载的增长并不会一对一转化为处理器出货量，利用率提升、软件效率改善、定制芯片以及算力卸载，会消化掉一部分增量需求。
总体总结
主题正文
- 📋 我们将 AI 工厂分析框架延伸至服务器 CPU 市场，预测受传统数据中心需求、承载并调度加速器的 CPU，以及支撑智能体工作负载的 CPU 驱动，五年复合年均增长率可达 44%，到 2030 财年市场规模约 2010 亿美元。
- 📈 我们将 AMD 的评级由 “跑赢大盘” 上调至 “强力买入”，将模型推演周期延长至 2028 财年，同时更新对 ARM、英特尔以及英伟达的盈利预测。
- 🔍 我们的预测大体与英伟达 2000 亿美元长期框架保持一致，低于 AMD 给出的 2200 亿美元预期；
- 在更为激进的情景假设下，依托 AMD 约 1.4 万亿美元加速器潜在市场规模，叠加智能体更高的渗透率、并发量与工具使用水平，我们的模型同样可以达到 AMD 的这一预期。
- 💻 加速器负责高密度模型计算，而 CPU 正越来越多地承担起管理加速器的工作，同时执行检索、数据库、应用、安全、沙箱以及围绕各个模型调用产生的工具工作负载。
- ⚠️ 工作负载的增长并不会一对一转化为处理器出货量，利用率提升、软件效率改善、定制芯片以及算力卸载，会消化掉一部分增量需求。