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全球服务器CPU市场规模和出货量：根据IDC披露数据，预计2025年全球服务器CPU市场规模为280亿美金，同比+34.7%，预计2030年增长至500亿美金，对应24-30年CAGR为15.6%。根据IDC披露数据，预计2025年全球服务器CPU出货量为3220万颗，同比+21.9%，预计2023年增长至5790万颗，对应24-30年CAGR为14.0%。
25年服务器CPU周期触底反弹：从CPU周期来看，2020、2021、2022年CPU出货量稳步提升，2023、2024年受AI服务器支出增长影响，通用服务器采购节奏放缓，CPU出货量下滑，2025年受AI推理、Agent需求驱动，CPU出货量大幅增长，后保持稳步增长。
全球CPU平均核心数稳步提升：根据IDC披露数据，预计2025年服务器CPU出货平均核心数为50.83核，预计2030年增长至93.78核，核心数稳步增长。
X86架构为全球主流，ARMCPU出货量快速提升。根据IDC披露数据，预计2025年x86架构CPU全球收入为245亿美金，占比为87.5%；ARM架构CPU全球收入为28亿美元，占比为10%，预计2030年提升至74亿美金，对应24-30年CAGR为26.6%。
全球服务器CPU出货量（分季度）：根据IDC披露数据，分季度看，22Q4全球服务器CPU出货量为888万颗，23Q1出货量开始下行，24Q2出货量为598万颗，出货量见底，24Q3出货量开始反弹，后持续提升。
全球服务器CPU市占率情况：根据IDC披露数据，25Q3，Intel仍为全球龙头，市占率为59%，AMD、Arm-basedCPU市占率分别为22%、16%；从历史趋势来看，AMD、Arm-based服务器CPU市占率持续提升，相比于22Q4，市占率均提升5个pct。
全球服务器CPU竞争格局：根据IDC披露数据，25Q3全球服务器CPU中Intel、AMD、AWS、英伟达、其他x86、其他市占率分别为59.4%、21.7%、7.2%、7.2%、2.0%、2.5%，其中Intel、AMD为x86架构，AWS、英伟达CPU为ARM架构。
ARM-BasedCPU出货量情况：根据IDC披露数据，ARM-BasedCPU主要有AWS、英伟达、Marvell、Ampere，ARM-BasedCPU出货量自24Q3开始快提升，主要受英伟达ARMCPU快速放量推动。
英特尔CPU提价：根据Trendforce披露信息，英特尔在26年3月提高了消费级CPU价格，并在4月1日上调了服务器CPU价格，预计下半年还有一轮涨价，预计涨幅为8%-10%；根据PCPARTPICKER跟踪的散货价格，英特尔消费级CPU-i7Alderlake自25年底以来，价格稳步上涨。
英特尔服务器出货量情况：根据IDC披露数据，25Q3英特尔XeonDP、XeonUP、XeonMP、Atom、Xeon-P出货量分别为291.8、27、67.92.5万颗，占比分别为61.0%、5.6%、14.0%、19.3%。
英特尔开始进入业绩释放阶段：根据英特尔财报数据，26Q1英特尔实现收入136亿美金，同比+7%，实现净利润（Non-GAAP）15亿美金，同比+156%，毛利率为39.4%，同比+2.5个pct，开始进入业绩释放期。
AMDCPU提价：根据Trendforce披露信息，AMD计划在26年提高其服务器CPU产品线价格，预计第二季度将进行一轮提价，第三季度进行另一轮提价，累计涨幅约为16%-17%；根据PCPARTPICKER跟踪的散货价格，AMD消费级CPU-RyzenZen4自25年底以来，价格稳步上涨。
AMD服务器出货量情况：根据IDC披露数据，25Q3AMDTurin、EPYC9700DP、EPYC9004UP出货量分别为92.4、19.6、30.5万颗，占比分别为52.5%、11.1%、17.3%。
中国通用服务器出货量：根据IDC披露数据，2025年中国通用服务器出货量为397万台，同比+4%，预计2030年中国通用服务器出货量为422万台，对应25-30年CAGR为1.3%。
中国通用服务器市场规模：根据IDC披露数据，2025年中国通用服务器市场规模为420亿美金，同比+30%，预计2030年中国通用服务器市场规模达到643亿美金，对应25-30年CAGR为8.9%。
中国通用服务器CPU市场格局：根据IDC披露数据，2025年中国不同类型CPU通用服务器中，Intel、AMDCPU服务器占比分别为47.8%、15.1%，Intel占据主要市场份额。
国产CPU服务器市占率快速提升：根据IDC披露数据，2025年ARMOther（主要为鲲鹏）市占率为25.5%，市场率快速提升；此外，其他国产CPU（例如x86其他）市占率也从2022年4.5%提升至2025年的11.4%。
维度一：传统的软件（例如企业软件、亚马逊Web应用、Netflix等）仍运行在通用服务器（CPU服务器）上，更多的AIAgent，代表更多的“数字员工”在CPU上执行传统工作负载。
维度二：沙盒需求。如果每个智能体都会编写代码，那么每个智能体都需要隔离不可信的代码执行，并且每个智能体都需要访问文件系统和终端，则能体的计算沙箱将成为一种普遍的基础设施需求。
维度三：非线性控制逻辑、密集型系统调用和I/O负载、系统协调与同步。
非线性控制逻辑（任务编排）：当AIAgent执行思维链（CoT）时，涉及复杂的分支逻辑。这种顺序处理和复杂的指令调度严重依赖CPU强大的单核性能和分支预测器，而非GPU的并行架构；
密集型系统调用和I/O负载：Agent频繁地与外部环境（如数据库、WebAPI、跨平台工具）进行交互。每一次系统中断、网络协议栈处理和数据封装都涉及极其密集的I/O请求，给服务器CPU缓存和系统总线带来了前所未有的压力；?系统协调与同步：在多智能体（Multi-Agent）架构中，不同的智能体必须频繁地进行通信和状态同步。CPU充当系统的“中央仲裁者”，管理资源分配和并发控制。随着CXL3.0/3.1协议的采用，CPU承担了全系统数据同步的“归属代理”（HomeAgent）角色。如果CPU性能遭遇瓶颈，高性能互连技术将无法有效发挥作用。
CPU：GPU配比比率要提升：根据ARM测算，传统AI数据中心每GW需要约3000万个CPU核心，而AIAgent时代，这一需求将提升至每GW1.2亿个CPU核心，未来CPU：GPU配比比率有望提升至1:1到1:2之间。
风险提示
互联网大厂资本开支不及预期风险；
Agent发展不及预期风险；
服务器出货量不及预期风险；
行业内部竞争加剧，进而导致毛利率下滑风险；
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