CPU晶片正重回AI舞台中央。 近日英特爾、AMD和Arm陸續發佈財報，傳遞出一個訊號：不僅資料中心正成為這些公司的關鍵業績支撐，在Agent（智能體）浪潮下，市場對CPU晶片的需求也在倍增。 過往市場認為只有GPU和ASIC這類加速晶片顯著受益於AI時代的邏輯，已經在偏轉。 不止於此，需求緊俏行情下，CPU晶片也在持續漲價。一名行業資深從業者對21世紀經濟報導記者強調，“現在CPU面臨的情況是，供應很緊張，即便已經漲價了你還可能拿不到貨。CPU在整個生態中是無法被去掉的。”

晶片及CPU價格持續上漲：英特爾和AMD的CPU價格自2月份以來普遍上漲了10-15%，且國際大廠正在醞釀在第三季度再次上調價格。隨著AI場景從訓練向推理及智能體演進，CPU在算力架構中的地位不斷提升。DeepSeek V4適配華為昇騰生態，半導體行情爆發：4月27日，DeepSeek V4大模型適配華為昇騰生態，多家國產晶片完成適配，市場開始重估國產算力的商業化前景，A股半導體類股集體走強。4月27日當天，科創50指數大漲3.76%，半導體產業鏈全線走強。4月28日早盤，算力晶片概念延續活躍態勢。氦氣等工業氣體價格持續上漲：受供應鏈緊張影響，高純氦氣（40L）價格一個月內從550元飆升至5000元，氦氣概念股因此大漲。據瞭解，三星和SK海力士此前已表示，由於原材料中斷，光刻膠等產品的供應鏈面臨嚴重衝擊。盛美上海等半導體裝置股下跌：4月28日，半導體裝置股震盪下挫，盛美上海跌超10%，至純科技逼近跌停，芯源微、矽電股份等跟跌。消息面上，盛美上海發佈的一季報顯示其歸母淨利潤同比大幅下滑57.66%。台積電以"二倍速"推進擴產：為應對AI與高性能計算需求的爆發式增長，台積電正以"二倍速"推進擴產計畫，今年將同時有五座2nm晶圓廠進入產能爬坡階段，2nm首年產出將較3nm同期提升約45%。輝達市值突破5.2兆美元，閃迪首次站上1000美元：4月27日美股交易中，輝達大漲4.0%，市值突破5.2兆美元，創下全球上市公司市值新紀錄。儲存晶片股閃迪暴漲8.11%，收盤價首次站上1000美元，受益於NAND快閃記憶體強勁的定價動能。韓國股市超越英國，躍升全球第八：受AI和半導體熱潮推動，韓國上市公司總市值今年來增長逾45%，達到4.04兆美元，超越英國躋身全球第八大股票市場。三星電子與SK海力士兩大儲存晶片巨頭佔據韓國綜指總市值的四成以上。美伊談判陷入僵局持續推高油價，半導體材料供應鏈承壓：美國白宮證實川普團隊正討論伊朗提出的談判新方案，但談判幾乎無進展，荷姆茲海峽局勢再度升級導致油價持續上漲。中東緊張局勢進一步加劇了半導體原材料（氦氣、光刻膠等）的供應緊張局面。電裝將撤回收購羅姆報價，日本功率器件三強合併將加速：因未能獲得羅姆公司同意，日本電裝集團正考慮撤回對羅姆的收購提案。羅姆已確定與東芝、三菱電機進行三家合併磋商。三強合併後的新實體將佔據全球功率半導體約11%的市場份額，規模位列全球第二，僅次於英飛凌。費城半導體指數結束18連陽，晶片股走勢劇烈分化：4月27日美股收盤，費城半導體指數下跌1.34%，結束了長達18個交易日的連續上漲紀錄。晶片股走勢呈劇烈分化態勢，Arm跌超8%，邁威爾科技、AMD跌超3%，而高通則大漲逾7%。 (晶片行業)

一切跟算力有關的產品，產能都遭遇到了AI需求的擠佔，過去是儲存，現在輪到CPU。目前，英特爾、AMD都在推動產品漲價，漲幅在10%-15%之間。“聽說CPU的提貨周期已經延長到8個月了。”一位長期跟蹤儲存產業的研究員援引知情人士的消息說。在這種背景下，ARM決定入局CPU晶片自研，注意不是GPU自研。“我要明確表態——我們現在進入了一個對ARM而言全新的業務領域，我們正在供應CPU。”當地時間3月24日，ARM CEO雷內·哈斯（Rene Haas）在一場官宣的發佈會上說。ARM首顆AGI CPU晶片。圖片由AI生成根據ARM提供的資料，其首顆自研AGI CPU搭載136個ARM Neoverse V3核心，每核心提供6GB/s記憶體頻寬、低於100納秒的訪問延遲，熱設計功耗為300瓦；單個風冷機櫃最高可容納60顆CPU，即8160個核心，若採用液冷方案，總核心數可以突破45000個。ARM AGI CPU採用台積電3奈米工藝製造，由兩塊芯粒封裝而成，作為一顆完整晶片協同運行。ARM強調，相較於同類x86晶片，每機櫃性能功耗比提升超過兩倍，每吉瓦AI資料中心容量可為客戶節省高達100億美元的資本支出。目前晶片已完成測試，計畫於2026年下半年進入量產。01 98%毛利率不香了？ARM的“IP授權”模式鏈路清晰，設計晶片架構，將智慧財產權授權給蘋果、輝達、高通等公司，然後坐收授權費和版稅。不要工廠，不需要生產線，毛利率高達98%，屬於全行業最高水平之一。有分析師將這種模式稱為“躺著印錢”——每一顆搭載ARM架構的晶片出貨，這家公司都能分到一筆錢，全球迄今出貨量超過3250億顆。那麼，哈斯為什麼要放棄這個近乎完美的模式？財報裡已有訊號。ARM最新一個財季的營收達到創紀錄的12.4億美元，同比上漲26%，連續四個季度單季破10億美元，其中版稅收入（晶片出貨分成）增長27%，但由於5.05億美元的許可收入（IP授權）低於分析師預期的5.19億美元，市場立即作出負反饋——其股價盤後下跌超過5%。晶片出貨分成相關的版稅收入屬於滯後指標，許可則是領先指標，反映客戶願意為下一代技術預付多大的賭注。許可收入的波動，讓投資者很難為ARM的AI故事建立穩定的估值模型。ARM必須回答一個問題：增量訂單在那裡？所以，被動等待IP授權許可，不如直接下場自研出售晶片，將收入結構從“等單上門”轉變為持續的硬體銷售流水，創造可持續、規模化、可預測的硬體收入。當然，代價則是98%這種超高毛利率被侵蝕。可以這樣理解，ARM的轉向是在IP授權模式觸及天花板之前，主動規劃第二增長曲線。02 ARM伺服器CPU“站起來了”ARM架構的伺服器CPU，靠譜嗎？輝達已給答案。2021年GTC，輝達就推出了ARM架構的Grace CPU，並搭配Blackwell GPU在大量資料中心部署，新一代的Vera CPU也已經量產。此次ARM的發佈會上，黃仁勳親自發視訊祝賀，稱雙方合作近二十年，ARM的適應性使輝達得以將其整合至“全平台、全AI階段”。之所以請黃仁勳來站台背書，ARM也就是想強調其解決方案已經被市場上最成功的AI晶片公司用實際銷售額反覆驗證。現在自己下場，某種程度上只是“去掉了輝達這個中間商”，將原本版稅分潤的收益，以硬體利潤的形式收入囊中，在自己的商業模式中完成了閉環。事實上不僅是輝達，全球主流雲廠幾乎都在轉向ARM架構伺服器CPU：亞馬遜AWS的Graviton 5搭載192個ARM核心，2025年AWS新增算力中大多數由其驅動；微軟Azure的Cobalt 200擁有132個核心。這些公司已在ARM架構上投入了數十億美元的研發資源，建構了龐大的軟體生態。ARM對伺服器CPU市場的影響，剛剛正在從專利，轉向生態。03 GPU為CPU“帶貨”站在市場的邏輯，GPU的暴增和AI晶片自研的陣營越來越大，不僅加大了對HBM記憶體的需求，也帶來了CPU需求的增長。騰訊科技此前給了一個資料——2026年台積電的CoWoS晶圓產能是1150000片。按雙Die晶片總面積1500mm²、80%良率估算，全年可產出約4324萬顆GPU晶片。若按每8顆GPU搭配2顆CPU的比例，4324萬顆GPU共需要1081萬顆CPU。注意，這1000多萬顆對應的是AI伺服器的需求，不包含通用伺服器，由於英特爾、AMD已經供不應求了，所以這是文章開頭提到的漲價的邏輯，也是提貨周期變長的原因。行業研究機構Futurum Group將這一現象稱為“悄然而至的供應危機”，並預測到2028年CPU市場增速將超越GPU。ARM下場做AGI CPU，著重強調了自己與x86架構的優勢——每機櫃性能功耗比是同類晶片的兩倍，並表示每吉瓦AI資料中心容量可節省高達100億美元的資本支出。這對於Meta、微軟、Google這些正在大手筆建設資料中心的超大規模雲廠商而言，存在巨大的吸引力。Creative Strategies預測，資料中心CPU需求將從2026年的250億美元增長至2030年的600億美元；若疊加AI智能體的需求，這一數字將接近1000億美元。即便ARM只能拿下其中一個零頭，也足以支撐哈斯描繪的財務藍圖。04 先和Meta抱團“造芯”祖克柏和他的Meta雖然在這一代模型上掉進了大坑，但一直在算力市場玩的風生水起，又是賣卡又是自研，不久之前也公佈了新一代MTIA晶片。ARM下場做AGI CPU，也選擇了和Meta抱團：一方面當客戶，一方面作為聯合開發者。Meta軟體工程師保羅·薩阿布從2023年項目啟動之初便全程參與晶片設計。他解釋了Meta入局的動機：“在當今世界，真正的玩家屈指可數。這為我們的生態系統又增添了一個新選擇。”根據財報電話會議的資料，Meta今年資本支出高達1350億美元，正在路易斯安那、俄亥俄、印第安納等地大規模建設AI資料中心，僅路易斯安那州的“Hyperion”超級資料中心裝機容量就達5吉瓦。不過，在此前，Meta的CPU幾乎完全依賴英特爾和AMD。多一個ARM可選項，就多一條供應鏈、多一個議價籌碼。薩阿布直言：“我們不是晶片公司，我們希望它能面向全世界開放。”Meta之外，OpenAI、Cloudflare、SAP、SK電信、Cerebras也相繼確認為早期客戶。AWS、Google、微軟、輝達、三星電子、台積電等超過50家公司為ARM站隊。資深晶片行業研究員穆爾黑德強調：如果ARM能拿到Meta未來年度資本支出的5%，就已經是“改變遊戲規則”的量級，而Meta只是其客戶名單中的第一個。05 五年250億美元下場自研AGI CPU，在哈斯的財務藍圖中：ARM預期五年內，年營收達到250億美元，約為當前的五倍，其中AGI CPU貢獻約150億美元，傳統IP授權業務翻倍貢獻約100億美元。雖然在CPU漲價潮下官宣自研，但ARM早在2023年就已秘密啟動晶片研發。外媒報導顯示，當時ARM拿出了7100萬美元在德克薩斯州奧斯汀建立專屬晶片實驗室，從一支曾經規模極小的團隊壯大至逾1000名工程師。只不過，雖然有IP護城河以及輝達等在ARM伺服器CPU市場的驗證，硬體業務要面臨包括供應鏈管理、客戶服務、競爭響應等在內的諸多問題，每一項都是ARM從未系統性面對過的挑戰。另外，作為對手，英特爾和AMD也不會坐視增量市場份額被搶走，x86陣營數十年積累的軟體生態和客戶慣性，依然是ARM需要逐步攻克的壁壘。好在整個市場的需求不斷地被AI推高，只要產品被客戶驗證可靠，再加上它還沒有GPU這樣的出口管制，最終產品可以在全球市場裡“暢通無阻”。現在的ARM，最在意的可能是台積電的量產交付能力了。 (騰訊科技)

在近年這波人工智慧熱潮背後，輝達成為當之無愧的大贏家。能獲得這樣的表現，一方面固然得益於大家熟知的GPU。除此以外，輝達早幾年斥資69億美元收購Mellanox所獲得的網路技術和產品加持，也是他們能走到今天的另一個可靠保障。財務資料顯示，2025年第三季度，輝達的網路收入同比增長162%至 82 億美元，遠超收購Mellanox所付出的代價。由此可見，除了熟悉的算力和存力以外，網路也在人工智慧時代扮演越來越重要的角色。正因如此，過去幾年不少傳統巨頭和新貴都圍繞著AI資料中心的上述領域展開了激烈角逐。也有不少“大晶片”企業在激烈的競爭中紛紛折戟。然而，總有些企業憑藉其優秀的團隊和拔尖的技術成功突圍，半導體行業觀察在四年前關注過的雲豹智能，就是其中一個典型。AI時代，DPU的變與不變如果將時鐘拔回2020年前後，我們發現，當時除了GPU和CPU以外，新興的晶片賽道DPU也非常熱門。從當時的產業現狀看來，這是發展的必然。雖然當時大模型還沒有大紅大紫，但正如半導體行業觀察在當時的文章《二十年磨一劍，中國半導體迎來又一顆超新星》中所說，雲端運算的高速發展，人工智慧模型訓練參數越來越大，讓資料中心的系統規模越來越大且越來越複雜，各種晶片處理的任務越來越繁重，這時候就需要一個DPU分擔原本由CPU承擔的網路、解除安裝、安全、儲存等任務。輝達創始人黃仁勳在2020年的GTC大會演講中也表示：“資料中心已成為新的計算單元。DPU 是現代化、安全且加速的資料中心的關鍵組成部分，它將 CPU、GPU 和 DPU 整合到一個完全可程式設計、支援 AI 的單一計算單元中，能夠提供前所未有的安全性和計算能力。”現在回頭看，當時2021年的文章中寫的很多東西都一一應驗了。但對DPU而言，隨著ChatGPT在一年後橫空出世進而引爆全球“軍備競賽”後，DPU被賦予了更多的含義。還是以輝達為例。如上所述，在2021年的時候，AI還沒正式上牌桌，雲端運算還是當時的主流。但隨後幾年，人工智慧推動系統急速擴張。於是，在摩爾定律放緩，Scaling Law大行其道的當下，所有人都在大力砸錢搞晶片、搞超節點、搞叢集。這就引出一個問題，如何讓分佈在不同機架、節點間的硬體系統表現得更像一個整體。這時候，DPU又能扮演一個重要的角色。資料顯示，在打造基於H100的AI Infra的時候，輝達就曾經使用其BlueField-3 DPU去做網路支撐。在發佈BlueField-4 的時候，輝達也直言，憑藉軟體定義加速技術，該產品在 AI 資料儲存、網路和安全領域實現全面賦能，將資料中心轉型為安全、智能的 AI 基礎設施，旨在加速每個 AI 工廠中的每項工作負載。本土大模型新貴DeepSeek在新近一篇名為《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》的論文中頁對DPU的發展分享了他們的看法。通讀全文，DeepSeek是希望從硬體架構和模型設計的雙重角度出發，探討如何實現大規模訓練和推理的成本效益。文中，他們還特別強調了DPU在AI基礎設施中的關鍵作用。他們在文中明確提出，整合通訊協處理器的DPU有望成為下一代AI硬體的重要構想。“為了最大限度地提高線上推理的吞吐量，我們完全通過 NIC RDMA 執行 EP all-to-all通訊，從而避免 SM 資源爭用並提高計算效率。這凸顯了 RDMA 非同步通訊模型在計算和通訊重疊方面的優勢。”DeepSeek研究人員在論文中寫道。換而言之，DPU正在通過解除安裝GPU的計算負擔、最佳化資料預處理、加速通訊和儲存任務，逐漸成為大模型訓練和推理的重要助力。這正如DPU之前需要解除安裝CPU的功能一樣。可以肯定是，DPU在AI Infra中會越來越重要。但有一點我們需要注意的是，和GPU一樣，國內這個市場依然是輝達主導，國內網際網路廠商及營運商大多採用輝達的網路卡，其在國內中高端網路卡市場的份額更是超過80%。在通算CPU伺服器市場，目前國內大部分用的DPU網路卡也都是用美商的FPGA晶片。在全球這種競爭態勢下，打造本土的DPU，就顯得尤為重要，我們看到，過去幾年雲豹智能也正在朝這個目標奮鬥。雲豹智能，成功突圍筆者曾與雲豹智能創始人兼CEO蕭啟陽博士做過深入交流，在公司成立之初，蕭博士就信心十足，之所以有這樣的底氣，與他豐富且成功的過往經歷有著莫大的關係。無論是從24歲獲取美國史丹佛博士學位、出任MIT教授，還是創立晶片公司，或是被巨頭博通以37億美元收購從而轉任職業經理人，蕭啟陽博士在大晶片、人工智慧、網路與分散式運算領域都有著深厚的造詣和顯著的成就，成為國內為數不多涉足過DPU的創始人。在招募行業各領域專家二度創業以後，蕭啟陽博士領導的雲豹智能也獲得了騰訊、中芯聚源、深創投、同創偉業、東方富海、基石資本、IDG資本等產業資本和頭部投資機構的認可，這使得他們在發展中如虎添翼。在騰訊和中移動等客戶的應用場景支援下，雲豹智能一直在打磨升級產品，在這條賽道一騎絕塵。據瞭解，雲豹智能在成立兩年多後便一次性流片成功這種架構複雜的大晶片，不用修改一個電晶體就能讓客戶量產。作為一家初創企業能獲得這樣的成績，足以見證他們的實力。在發展期間，雲豹智能在DPU的可程式設計高性能網路處理技術、可程式設計低時延RDMA技術、DDP(Data Direct Path)資料直通技術和安全計算體系等多個關鍵領域掌握並引領著多項核心技術。得益於這些積累，雲豹智能已成功量產國內首顆400Gbps 吞吐量的DPU晶片, 達到全球頂尖水平。該晶片擁有每秒處理幾百萬個封包的儲存能力，遠端直接存取資料（RDMA）的時延低至5微秒。與其他傳統DPU方案相比，性能效率可提升4倍，同時，該晶片還具有低功耗、低成本特性。伴隨著這顆晶片的面世，雲豹智能讓中國有了可以與輝達掰手腕的DPU，也讓公司成為國內唯一能替代輝達網路卡的企業。正因為表現如此出色，雲豹智能系列晶片產品獲得工信部的推薦，入選國家博物館在12月29日舉辦的中國製造“十四五”成就展。值得一提的是，雲豹智能是本次三大獲邀的晶片企業之一，也是唯一獲得這個殊榮的DPU廠商，這足以證明雲豹智能的影響力和在國產大晶片中的地位。雲豹智能創始人兼CEO蕭啟陽參加中國製造“十四五”成就展據我們獲悉，雲豹智能明年還會推出一款800Gbps的網路卡產品，對標輝達的CX8網路卡。寫在最後如文章開頭所說，除了DPU以外，GPU、NPU和CPU等大晶片也是過去幾年國內晶片產業的工作重點。雖然屢經波折，但無論那個賽道，都終於迎來了收穫季。無論是此前以海光、龍芯為代表的CPU，還是以寒武紀、摩爾線程、沐曦、天數智芯和壁仞為代表的GPU或AI算力晶片，都紛紛IPO，這除了證明國內在這些領域取得了突破性進展外，還為本土大晶片進一步增加了更多的籌碼。正如四年前所關注，半導體行業觀察正在見證一顆超新星的崛起，雲豹智能，有望成為“中國DPU第一股”。 (半導體行業觀察)

小米玄戒O1發佈之後，外界對於這款國產晶片一直都有很多質疑，其中最多的就是懷疑玄戒O1是向Arm定製的晶片。對此，小米手機日前在“答網友問”當中做出了正式回應。官方明確表示：這完全是謠言，玄戒O1不是向Arm定製的，研發過程中，也沒有採用Arm CSS服務。官方進一步解釋稱，玄戒O1是小米玄戒團隊，歷時四年多自主研發設計的3nm旗艦SoC，其中基於Arm最新的CPU、GPU 標準IP授權，但多核及訪存系統級設計、後端物理實現完全由玄戒團隊自主設計完成，並非網傳採用Arm提供的完整解決方案，所謂“向Arm定製晶片”更是違背事實的無稽之談。小米玄戒O1的CPU超大核心，最高主頻達到3.9GHz，這遠超業界標準設計。能夠取得如此成績，是玄戒團隊諸多創新和數百次版圖迭代最佳化的結果。舉個例子，玄戒O1在CPU部分重新設計了超過480種標準單元庫，這一數字幾乎達到了3nm標準單元庫近三分之一的數量。同時還創新使用了邊緣供電技術以及自研高速暫存器，是這些創新逐步累加，才讓玄戒O1頗具挑戰的3.9GHz設計目標得以最終實現。目前，也有諸多專業媒體對玄戒O1進行了詳盡的測試，可以看到CPU和GPU都真正達到了第一梯隊的性能與功耗。當然，這是我們第一次推出旗艦SoC，一定還有不足的地方，我們會堅定在晶片這條路上不遺餘力，無論五年、十年還是二十年。雷軍也轉發了這條微博，希望大家幫忙傳播對相關謠言的回應，並表示“玄戒O1 最高主頻3.9GHz，這足以說明我們晶片團隊已經具備相當強的研發設計實力。” (TechWeb)

英特爾至強伺服器CPU銷量暴跌!已不到峰值一半 近日消息，過去幾年是英特爾 56 年歷史中最糟糕的時期之一。該公司面臨來自晶圓廠、消費處理器、伺服器晶片等所有方面的麻煩。 根據 SemiAnalysis 本月公佈的統計資料，英特爾 2024 年至強伺服器處理器銷量連續第三年下降。繼 2023 年急劇下降之後，該公司的資料中心業務已降至 14 年來的最低點。附圖表如下： 從圖表可以看到，英特爾伺服器處理器業務自 2011 年來保持平穩增長，但在 2022 年急劇下滑，2024 年已不到峰值銷量的一半。

在數位化浪潮的推動下，伺服器市場持續蓬勃發展，各大廠商紛紛加大投入，力求在這場激烈的競爭中佔據一席之地。 01 伺服器市場，強勁增長 AI的到來，引爆了伺服器市場。 TechInsights最新資料顯示，到2028年，伺服器市場規模將達到2730億美元，年複合增長率為18%。要知道，在2022年，全球伺服器市場規模為1215.8億美元，這一數值在當下時點已不容小覷，然而這僅僅是2028年的一半。

輝達在人工智慧運算晶片市場的領先地位無人能敵，公司正穩步拓展其在運算領域的影響力。該公司最新的策略性舉措是開發基於Arm Holdings技術的中央處理器（CPU），這些處理器將支援微軟的Windows作業系統。此舉不僅標誌著微軟在為Windows PC建立基於Arm架構的處理器方面的努力，而且是對個人電腦市場長期領導者英特爾發起的直接挑戰。 蘋果公司發布自主設計的基於Arm架構的Mac晶片後，三年內其市場份額顯著增長，幾乎翻倍，激發了其他晶片製造商紛紛效仿。除了輝達，另一晶片巨頭Advanced Micro Devices（AMD）也計劃推出基於Arm技術的PC晶片。根據業界知情人士透露，輝達和AMD可能會在2025年開始銷售這些新的PC晶片，與已經在筆記型電腦市場提供基於Arm技術晶片的高通公司競爭。 微軟自2016年起與高通合作，致力於將Windows作業系統遷移到Arm平台，並授予高通獨家開發權。但這項協議將在2024年到期，微軟計劃透過引進更多晶片製造商來減少對單一供應商的依賴。 D2D Advisory的執行長傑伊·戈德伯格指出，微軟不希望僅在高通一家供應商的基礎上發展其在PC晶片的業務。 輝達、AMD和高通的努力可能會對英特爾在個人電腦產業的長期主導地位造成衝擊。蘋果的客製化晶片為Mac電腦帶來了更長的電池續航力和更優越的效能，微軟也希望在Windows平台上實現類似的效能提升，特別是在人工智慧處理方面。因此，微軟一直鼓勵晶片製造商在其設計的CPU中整合先進的人工智慧功能，這些功能將成為Windows作業系統的重要組成部分。