Gate News 消息，4月20日——摩根士丹利预计，自主AI系统可能在2030年前显著提升中央处理器 (CPU) 的需求，从而重塑数据中心的投资，并将AI支出扩展到图形处理器 (GPU) 之外。该行估算，agentic AI 可能为一个预计到2030年将超过 $60 十亿美元 的数据中心CPU市场新增 325亿美元的增量，同时也将推动内存需求。
Agentic AI 系统依赖CPU来完成通用任务，例如代码编译、软件工具和数据库查询，而这些岗位并非GPU所设计的。Nvidia已推出其专为 agentic AI 和强化学习应用打造的 Vera CPU。SemiAnalysis 的研究指出，微软的 Fairwater 数据中心为 OpenAI 提供支持：一套 48 兆瓦的CPU与存储基础设施支撑一个 295 兆瓦的GPU集群，电力比例大约为 1比6。预计从这一转变中受益的包括 Nvidia、AMD、Intel、Arm、Micron、三星、SK hynix、台积电（TSMC）和 ASML。
内存约束正浮现为关键瓶颈。Agentic AI 系统依赖能够快速扩展的延长型、持久型上下文，从而迅速增加内存需求。SemiAnalysis 预计，到2026年内存将占超规模（hyperscaler）资本支出约30%，而在2023-2024年这一比例约为8%。预计到2026年DRAM价格将翻倍以上；同时，用于AI服务器的高带宽内存 $100 HBM( 预计将持续供不应求至2027年，这使得 Micron 和 SK hynix 等供应商在系统成本与部署时间表中将愈发居于核心地位。
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