AI推理需求擴張，CPU伺服器出貨量預計增長19.2%
Taylor Wilson
DIGITIMES Intelligence預測2026年全球伺服器出貨量按年增長19.2%、逼近2000萬台，核心推力並非GPU而是通用CPU伺服器——AI從訓練轉向推理，正重塑整條供應鏈的需求結構。
AI從訓練轉向推理，點解CPU反而更緊張？
AI應用重心正從模型訓練轉向推理部署（令訓練好的模型真正運行、回應用戶查詢的環節）。
這意味著→ 推理需要處理更大的上下文窗口，不單靠GPU加速器，還需要大量通用CPU伺服器和儲存伺服器做支撐。
分析師蕭景文指出，智能體AI（Agentic AI，能自主規劃、連續執行任務的AI應用）有望在2026年爆發，美國雲服務商正為此大規模採購。
英特爾、AMD點睇？
英特爾CEO李浮譚表示，數據中心CPU需求增速已超過英特爾的產能擴張速度——供給跟不上。
AMD CEO蘇姿丰給出一個關鍵判斷：全球AI算力中用於推理的比例首次超過訓練，佔比過半。
AMD另外透露，客戶反饋顯示CPU需求增速甚至快過GPU。這意味著→ 數據中心正形成新的分工格局：GPU負責加速計算，CPU負責更廣泛的推理調度和數據搬運。
台灣代工廠商的訂單有何變化？
廣達、緯創、緯穎、富士康、英業達、神達均報告CPU伺服器出貨動能良好。
其中廣達原本預期2026年CPU伺服器出貨持平，現已上調至雙位數增長，改善幅度明顯。
簡單來說＝ 幾個月前廠商覺得「今年CPU伺服器頂多不跌」，而家變成「要大幅增長」——預期翻轉本身就是需求強度的信號。
代工廠係咪賺得更多？
AI伺服器出貨確實拉動了廣達、緯創、緯穎的營收和利潤。
但同時毛利率承壓——AI伺服器組裝環節利潤薄，放量不等於利潤率同步提升。
供應鏈分析人士預計，隨著CPU伺服器出貨回升、ASIC伺服器（為特定AI任務定制的加速晶片伺服器）出貨從第二季度起走強，毛利率壓力將有所緩解。
呢輪景氣能持續幾耐？
關鍵變量是智能體AI應用的商業化落地速度。
這意味著→ 如果Agentic AI只停留在演示階段、無法規模化變現，當前的CPU伺服器採購潮可能後繼乏力。
這反映出本輪周期的一個特徵：硬件先行、應用驗證滯後——景氣的深度與持續性，最終要靠下游應用來回答。
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