中国CPU需求爆发，供给缺口扩至50%

一场由人工智能智能体应用驱动的算力结构革命，正在悄然颠覆中国数据中心的芯片采购逻辑。这场革命的主角，正是长期被忽视的CPU。

据弘则研究对中国头部企业采购链的最新调研，中国规模最大的互联网算力消费者之一字节跳动的内部数据显示，其AI服务器集群中CPU与GPU的配置比例已接近1:1，较此前行业标准的1:8至1:4出现历史性跃升。当前中国市场CPU供给缺口已扩大至约50%，且仍在持续扩大。

CPU从调度器变成核心算力单元

理解这场变化，需要从AI应用形态的迭代说起。

传统AI训练场景中，CPU的职能相对边缘，主要负责GPU任务调度与数据预处理，一台服务器配2颗CPU、8颗GPU是标准配置。

随着多轮对话、自动编程、以Open Crawl为代表的智能体类应用快速普及，情况发生了根本性改变。这类应用的上下文窗口持续延伸，在大量调用GPU进行推理的同时，还需要独立的纯CPU沙盒承载逻辑编排、代码执行、环境隔离等任务负载。

弘则调研将这一架构变化命名为“域外CPU”需求回归——即独立于AI计算负载域之外的纯CPU服务器重新进入数据中心规划。

字节跳动的1:1配比数据，意味着其GPU出货量对应着同等规模的CPU出货量，CPU仍处于缺货状态。

TrendForce此前测算，AI Agent时代每吉瓦算力需要约1.2亿颗CPU，是传统AI数据中心需求的约4倍。

超节点实现CPU与GPU资源池化

中国头部云厂商已提前在架构层面响应这一趋势。

华为于2025年上半年推出配备384个节点的超节点方案，率先在硬件设计层面实现CPU与GPU的资源池化，将两类计算资源分别组织进独立资源域，按需调度。

阿里巴巴随后推出128芯片超节点，明确将集群划分为纯GPU域与纯CPU域，进一步强化了域内外算力分离的工程实践。这一设计思路也在2026年英伟达GTC大会上得到呼应，英伟达在会上公开提及为CPU单独设置机柜的方案。

阿里巴巴旗下芯片研发团队平头哥，正在推进基于RISC-V架构的自研服务器CPU研发，当前攻坚方向为配套编译器及底层软件栈，但相关产品暂未进入市场化采购范畴，不影响当前外部采购格局的判断。

中国CPU仅海光与华为进入测试

从字节跳动等头部企业的采购反馈来看，当前中国市场仅海光（x86架构）和华为鲲鹏（ARM架构）能够进入头部企业的测试环节，龙芯、飞腾等厂商产品能力尚不具备服务器级别的落地条件，目前仅能覆盖台式机市场。

然而，海光当前面临的核心制约并不在技术层面。调研显示，中芯国际先进制程产能优先保障华为，其余份额需经政府协调分配，且绝大多数先进制程产能已向AI加速器和GPU类产品倾斜，国产CPU可获得的份额极度有限。

海光送样后被客户反馈性能不足、运行速度偏慢，并试图以极低价格争取北京区域客户，但目前出货量规模有限，尚不足以对英特尔、AMD形成实质替代。

华为鲲鹏方面，其服务器产品正在与字节跳动推进测试，但字节跳动对鲲鹏未提出强烈性能需求，侧面反映出市场对ARM架构通用服务器CPU的需求尚不迫切，ARM生态距离替代x86架构仍有较大差距。