長期以來，AI 基礎設施由輝達 GPU 主導，HBM、先進封裝與液冷機櫃成為市場焦點，CPU 僅被視為輔助角色，但隨著生成式 AI 從聊天機器人邁向代理 AI(Agentic AI)，產業敘事正快速翻轉。

安謀執行長 Rene Haas 近日受訪時直言，高階 AI CPU 需求已「爆表」，CPU 將重回 AI 牌桌中心，與 GPU 共同構成下一代 AI 工廠核心。

他並指出，約一年半前開始觀察到基於 Arm 架構的系統單晶片 (SoC) 客戶對核心數的需求遠超預期，「我們原以為 128 核已是天花板，但客戶開始詢問 160 核甚至 192 核的可能性」。

研究後發現，驅動超高核心數需求的關鍵正是 Agent 工作流，大量並行虛擬任務需要 CPU 進行即時編排、調度、工具呼叫與沙盒執行，這些負載無法單純交由 GPU 處理，CPU 才是支撐 Agent 系統持續運作的底座。

為搶攻此一趨勢，安謀今年 3 月在舊金山發表專為通用人工智慧 (AGI) 設計的 CPU，採用台積電 3 奈米製程、最高 136 個 Neoverse V3 核心、TDP 300W，支援 DDR5-8800、96 條 PCIe Gen6 與 CXL 3.0，號稱機架級效能較 x86 平台提升逾兩倍。

安謀將其定位為「Agentic AI 資料中心的編排層」，並直接推出完整 CPU 機架解決方案，商業模式從過往授權 IP 逐步延伸至販售完整運算平台。

Haas 強調，未來資料中心同時採用輝達 Vera Rubin GPU 機架、AWS Graviton Arm 機架與安謀 AGI CPU 機架將成常態，「就像採購記憶體與網通設備一樣，客戶只是購買不同特性的運算資源」。

自 3 月新款 CPU 發表以來，安謀股價已經翻倍，同期英特爾因轉型滯後財務承壓，凸顯產業權力板塊位移。

事實上，不只安謀，三大晶片巨頭均已重新將 CPU 置於 AI 戰略核心；輝達於 GTC 2026 發表首款自研 Arm 架構 Vera CPU，稱為「專為 Agent 設計的 CPU」；英特爾在今年台北國際電腦展上推出至強 6+(Xeon 6+) 處理器，明確將 CPU 定位為 Agent 系統控制單元；超微則強調應以「機架級能力」規劃 CPU 基礎設施，而非單比較單一組件效能。

業界人士分析，當 AI 模型訓練趨於成熟、推理負載占比提升，資料中心瓶頸將從純粹算力轉向系統級能效比與調度效率。Agent 並發執行數以千計的微任務，需要海量 CPU 核心處理 I/O、記憶體存取與流程控制，GPU 則專注高密集度矩陣運算。這種分工使 CPU 不再只是 GPU 的附庸，而成為決定 AI 工廠整體吞吐量的關鍵變數。

Haas 預估，隨著 Agent 時代到來，每 1 GW 中心容量所需 CPU 核心數將從去年的 3,000 萬個暴增至 1.2 億個。雖然安謀仍會持續授權 IP 給蘋果、AWS、微軟等合作夥伴設計自有晶片，但對缺乏晶片設計能力的企業而言，直接採購安謀整機解決方案將成為更具吸引力的選項。

專家認為，AI 基礎設施的下一場爭奪戰，已從「誰有更多 GPU」擴展到「誰能支撐更多 Agent 並行運算」。