核心观点与关键数据
DeepSeek通过FlashMLA代码更新,发现未公开的模型架构标识“MODEL1”,表明CPU在算力工程化优化中的重要性提升。DeepSeek的实验成功将千亿参数模型参数存储在CPU内存(DRAM)而非GPU显存,验证了“存算分离”方案在特定条件下的可行性,推理延迟仅增加2%。
CPU需求分析
- CPU数量与效能需求提升:CPU需承担Engram表检索和数据转发负载,实验显示推理速度仅下降2%,支持千亿级别知识容量扩展。
- 供需矛盾持续:英特尔因产能限制,预计2026年CPU短缺达顶峰,产能限制将持续存在。
- AI Agent时代CPU瓶颈:英特尔研究表明,CPU工具处理占比达90.6%,智能代理工作负载受限于CPU核心、缓存等因素,CPU比GPU更早成为瓶颈。
长期增量测算
- 全球Agent数量:IDC预测2025年2860万,2030年22.16亿;年执行任务数从440亿增至415万亿次;年度Token消耗从0.0005 PetaTokens增至152,667 PetaTokens。
- 国内Token消耗:2024年日均30万亿,全年10950万亿;AI服务器单台承担Token消耗约260亿,单片CPU承担约130亿。
- CPU需求量:长期内按不同假设,全球需CPU数量分别为586966、1173933、1760899万片。
投资建议
建议关注CPU产业链相关公司:
- CPU芯片:海光信息、禾盛新材、中国长城、龙芯中科。
- 先进晶圆制造:中芯国际。
- 相关解决方案:盛美上海、杰华特。
- 封测:通富微电。
- 配套芯片:澜起科技、聚辰股份。
- PCB:广合科技。
- 电源与电感:中国长城、欧陆通、麦捷科技。
- 服务器产业链:软通动力、神州数码。
风险提示
技术路线变革不确定性、行业竞争加剧。