Deep|QCOM:虽迟但到 — AI Chip TAM 的大幅增长足够容纳新玩家

CPU-to-GPU 比例的变化与 TAM 预测

在传统的 LLM 推理时代,典型的配置是 1 颗 CPU 带动 4 到 8 颗 GPU。但在 Agentic AI 驱动的架构中,由于单个 GPU 的推理背后需要庞大的调度工作,CPU 与 GPU 的配比正趋向于 1:1,甚至在某些特定场景下,CPU 的重要性更高。这种需求激增已经引发了供应链的连锁反应。到 2026 年中,server CPU 的交付时间已从原先的 1–2 周大幅延长至 8–12 周,Intel 与 AMD 均对 datacenter CPU 产品提价;Amazon、Google 等 hyperscalers 正积极扩张其 CPU 密集的服务器集群,以应对日益增长的 Agentic 工作流需求。对高通而言,在 Agentic AI 盛行带动 CPU 需求的背景下,现在正是切入 server CPU 的最好时机。

 

指标	传统 AI 推理 (2023)	Agentic AI 趋势 (2026–2030)	影响分析
CPU-to-GPU 比例	1:8 或 1:4	1:1 或更低	单个服务器节点对 CPU 的需求量翻倍甚至更多
单个 GPU 匹配的 CPU 核心数	8–12 核	80–120 核	—
CPU CAGR	约 18%	高于 35%–38%	增长动能从通用计算转向专用 AI 编排
2030 年 TAM 预估	—	>$120bn	server CPU 成为与 GPU 并列的千亿美元级赛道
推理工作负载占比	低于 50%	约 90%	市场重心全面转向低延迟、高效率的边缘与云推理

来源: AMD, Funda AI

Nuvia 基因与 Oryon 架构的技术觉醒

高通在 server CPU 领域的技术突破源于 2021 年对初创公司 Nuvia 的收购。Nuvia 的创始团队由前 Apple 首席处理器架构师 Gerard Williams 领衔,该团队曾主导了苹果 A 系列与 M 系列芯片的架构开发。这项收购为高通带来顶级的处理器设计人才,提供了一套从零开始、完全自研的定制化 Arm 架构,即后来被命名为 “Oryon” 的 CPU 核心。Oryon 架构的出现,标志着高通彻底告别了直接授权标准核心的模式,转而采用 Arm 的架构授权协议(ALA),自行设计微架构。