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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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4月24日，2026北京车展开幕。长安汽车董事赵非在媒体沟通会上谈到了各家车企在第一季度的激烈竞争。他表示，国家出台了很多政策来“反内卷”，效果开始显现。
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