2025 年 11 月 17 日，英特爾高級封裝工程師什裏帕德・戈哈爾在亞利桑那州錢德勒市的英特爾先進封裝工廠內，向美國消費者新聞與商業頻道記者凱蒂・塔拉索夫展示至強服務器芯片。過去一個月，芯片股迎來暴漲行情；美光科技大漲 80%、閃迪上漲 52%、英特爾飆升 85%，僅是本輪行情中的部分代表企業。
本輪芯片大漲背後，核心驅動力是人工智能系統架構向 「編排調度（Orchestration）」 模式演進：AI 算力負載不再集中在少數大型中心化芯片集群，而是分散調度至多條並行處理通道。
在這種新架構下，相比性能強勁的顯卡 GPU，市場需要更多傳統中央處理器 CPU。而在人工智能發展第一階段，正是 GPU 需求激增助推了英偉達股價大漲。
儘管 GPU 在模型訓練、智能問答等 AI 核心任務中仍不可或缺，但華爾街認為，隨着人工智能向智能體 AI（Agentic AI） 演進 —— 即 AI 能更好理解並執行通用化指令，芯片需求結構將持續向編排調度模式傾斜。
機構觀點：智能體 AI 重塑 CPU 與 GPU 配比
摩根士丹利分析師金肖恩及其團隊在周一投資者研報中表示：
「智能體 AI 會增加系統編排調度、內存調度及工具調用類工作負載，抬升 AI 系統中 CPU 相對 GPU 的配置比例。 這並不會削弱 GPU 需求，但會提升整體系統複雜度，同時把新增基礎設施開支更多轉向 CPU、網絡設備與存儲芯片。」
行業新熱詞：編排調度
科技巨頭紛紛看好編排調度架構，強調優化基礎設施內部協同適配、而非單純升級芯片架構，纔是提升 AI 算力的關鍵。
元宇宙平台 Meta 在 4 月聲明中表示，將租用亞馬遜雲旗下數千萬顆 Graviton 自研 CPU：
「沒有任何一種單一芯片架構，能高效承載所有算力負載。隨着智能體 AI 研發推進，算力需求正在轉向更多 CPU 資源。」
芯片廠商超威半導體（AMD）也在 2 月與 Meta 達成合作，將 CPU 納入編排調度核心佈局。據報道，這筆600 億美元合作協議約定：未來五年 Meta 將採購價值 60 億美元的 AMD 芯片，並可最高收購 AMD 10% 股份。
AMD 在聲明中稱：「隨着 AI 基礎設施規模與複雜度持續擴張，CPU 已成為 AI 算力棧的戰略支柱，與 GPU 協同實現算力高效運行、彈性擴容與智能編排調度。」
網絡安全領域印證編排調度價值
編排調度模式已被證明能以更低成本提升 AI 能力。
上月 Anthropic 推出 Mythos 大模型，在網絡安全領域引發震動，隨後該公司限止了模型開放權限。但多家研究機構通過調度整合多款開源中端模型，已復刻出同類能力。
維多克安全實驗室研究人員表示：「我們採用開源的 GPT-5.4 與 Claude Opus 4.6 模型，搭配標準化分塊安全審計流程，在不依賴 Anthropic 內部技術棧的前提下，復刻並優化了其公開案例效果，實用性更強。」
研究團隊指出：「重點不在於 Mythos 是否更強，而是現有開源模型通過編排調度，已能實現同等水準能力。」
網絡安全企業 Aisle 也採用類似方式：通過調度多顆小型、低成本模型協同運行，成功定位同類安全漏洞。
該機構表示：「普通中小模型藉助專業編排調度框架，就能產出行業高度重視的研究成果。」
一位行業顧問向 CNBC 直言：市場把AI 算力完全等同於 GPU，本身就是一種認知誤區。
德勤前首席雲官戴維・林西庫姆表示：「市場普遍誤以為做 AI 就必須用 GPU，事實並非如此。這種認知或許源於英偉達的營銷造勢。我在培訓架構師時一直強調，優先選用最簡可行技術方案，儘量多用 CPU 替代冗餘 GPU 算力。」
其他受益賽道
向編排調度架構轉型，也讓數據中心供應鏈其他環節迎來紅利，尤其是連接各處理通道的中間配套領域：
包括電子設計自動化、基板管理控制、芯片基板材料，以及 DRAM 內存、NAND 閃存等存儲系統。
摩根士丹利 5 月 11 日智能體 AI 研報中，列出的下游受益標的包括：科磊、楷登電子、台灣金 Circuit 電子，以及三星、SK 海力士、美光、閃迪、鎧俠等全球頭部存儲大廠。
責任編輯：郭明煜