人工智能热潮首先席卷了GPU市场，随后内存需求激增。如今，人工智能热潮正在冲击CPU市场，导致CPU供应短缺和价格上涨，这可能会影响那些希望构建和发布人工智能产品的企业，以及任何其他需要CPU的用户。
SemiAnalysis创始人迪伦·帕特尔近日表示： “过去六个月，我们看到整个云市场的CPU资源都已耗尽。到处都没有足够的容量，这导致了很多不稳定因素。”
例如，帕特尔表示，微软的GitHub版本控制网站最近变得不稳定，使用它的开发者经常遇到错误。这是因为“微软把所有剩余的CPU都卖给了其他人，一部分供内部实验室使用，但更多的是卖给了外部实验室，”他解释说。“他们已经与Anthropic和OpenAI签署了协议，所以他们没有剩余的CPU了。”
帕特尔表示，尽管AWS在过去一年中将CPU产量提高了三倍，但仍然感受到了CPU短缺的压力。亚马逊首席执行官安迪·杰西在致股东的年度信中写道：“……已有两家AWS大客户询问是否可以在2026年购买我们所有Graviton实例容量（Graviton是我们广泛采用的定制CPU芯片）——考虑到其他客户的需求，我们无法满足这些请求，但这足以说明市场需求。”
帕特尔上个月在代托纳计算大会上接受伊万·布拉津的现场采访时发表了上述言论。在采访中，他详细阐述了CPU短缺的原因。
帕特尔表示，CPU在人工智能领域一直扮演着重要角色，曾被用于存储、数据预处理、预训练以及人工智能训练过程中的检查点等任务。“但以前CPU的功能非常有限，”他说道。
到了2025年初，情况发生了变化：推理模型的出现。突然之间，我们拥有了功能更强大的AI模型，而这种能力正在推动对CPU的需求。
他说，现在客户不再使用正则表达式对模型进行简单的检查，而是对模型进行更加复杂的检查。
他说：“你在进行代码单元测试和编译。你在运行代理流程，其中实际上会调用数据库等等。或者你在与一些占用大量 CPU 资源的环境进行交互，例如物理模拟或生物模拟。”
“你不断地涉足越来越复杂的事情，模型输出结果会经过验证，进入强化学习环境，然后再返回并基于此进行训练，”帕特尔继续说道。“而且在过去的几年里，这个循环变得越来越紧密。”
我们一直在关注CPU再次成为热门技术的趋势。我们见证了人工智能处理需求的演变，人工智能推理的重要性已经超过了人工智能训练。我们也看到，针对人工智能推理的两个阶段——预填充和解码阶段——出现了新的服务器架构，这两个阶段的需求截然不同。
我们看到英伟达通过推迟发布七个月前宣布用于人工智能推理的 Rubin CPX GPU 来应对这些变化，转而将芯片投入到其他处理器类型中，包括花费 200 亿美元收购知识产权的 Groq LPU，以及其新的 Vera ARM CPU，该公司指望这两款产品能够推动“推理之王”的经济效益。
上个月，我们见证了Arm Holdings 携其首款芯片AGI CPU强势回归，这款CPU由Arm与Meta联合设计，旨在服务于蓬勃发展的AI推理市场。本月初，芯片制造商d-Matrix收购了GigaIO的数据中心业务，以拓展其除PCI接口AI加速器之外的产品线。就在上周，SambaNova和Intel携手合作，共同打造了一套用于构建大规模可扩展AI推理系统的新蓝图。
虽然 GPU 和其他 AI 加速器在 AI 热潮的第一阶段占据主导地位，使得 GPU 巨头英伟达成为世界上最有价值的公司，但当前阶段的 AI 需要大量的 CPU 来处理大规模运行 AI 推理所带来的各种计算任务。
过去12个月，英特尔的股价上涨了211%，而AMD的股价上涨了169%。虽然英特尔的至强CPU仍然占据服务器市场的大部分份额，但AMD的Eyep CPU取得了长足的进步，目前已占服务器市场41%的份额。
服务器CPU的需求正蔓延至其他领域。据报道，戴尔和惠普等PC制造商正面临家用和办公电脑CPU供应短缺的问题，因为CPU的交货周期已从两周延长至六个月。
在某些情况下，CPU 根本就买不到。“如果钱能解决这个问题，那当然最好，”一家游戏电脑品牌的负责人告诉《日经亚洲》，“我们担心的是，即使我们多花钱，也买不到更多。CPU 短缺的情况日益严重，其严重程度不亚于内存芯片短缺。”
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