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【央视新闻客户端】
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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