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SemiAnalysis泄露了18A-U这个节点，非常重要的信息

核心论点（Main Thesis）

• 自2023年以来，GPU和网络主导数据中心，但2026年CPU强势回归，成为AI时代新增长点。

• 主要驱动：强化学习（RL）、Agentic/工具调用模型、RAG/上下文内存存储、多模态数据处理等对通用CPU需求激增，导致AI训练/推理循环中CPU瓶颈显现。

• 证据：Intel 2025年底数据中心CPU需求意外暴增，2026年加码产能； hyperscalers（如微软Fairwater）出现大量CPU集群支持GPU（CPU:GPU功率比已达1:6且继续上升）；AI实验室抢购x86服务器CPU，库存告急。

数据中心 CPU 核心数趋势。数据来源：SemiAnalysis 预测

CPU需求复苏关键驱动因素

• RL训练环境需要大量并行CPU执行代码编译、验证、模拟、奖励计算等。

• Agent模型大量调用API、数据库、互联网搜索，极大增加通用计算负载。

• GPU产生PB级数据需CPU分片、索引、解码。

• 云原生CPU实现socket consolidation（10:1+），释放功耗给GPU。

• 2026年服务器CPU市场预计强劲双位数增长。

2026年主要数据中心CPU新品概览

Intel

• Diamond Rapids（P核）：最高192–256核（主流192核/192线程，无SMT）；多die围绕中央IO die；取消8通道主流平台；比Granite Rapids快约40%，但因无SMT、多die延迟较高，落后AMD。

• Clearwater Forest（E核）：288核，Foveros Direct混合键合（18A compute + Intel 3 base）；延迟到2026上半年；性能仅比Sierra Forest提升17%，成本高、产量有限，更多是学习Foveros工艺。

AMD

• Venice（Zen 6 / Zen 6c）：最高256核（8个CCD × 32核）；采用先进封装高带宽CCD↔IO die链接；16通道DDR5 MRDIMM（带宽1.64TB/s）；每CCD 128MB L3；SPECrate perf/W提升1.7×；新增AI指令（AVX512_FP16、BMM等）。

• 低频-F SKU：最高96核（桌面级Zen 6核），用于AI head node。

• 新增8通道SP8平台，抢占企业市场。

NVIDIA

• Vera（用于Rubin平台）：88核（自定义Olympus ARMv9.2，支持SMT）；1.8TB/s NVLink-C2C；1.5TB LPDDR5X（1.2TB/s带宽）；disaggregated chiplet设计；比Grace性能提升2×，但分支预测仍有瓶颈。

AWS

• Graviton5：192核（Neoverse V3，3nm）；chiplet mesh（8×12）；12通道DDR5；64条PCIe6；内存带宽+57%；用于Trainium3 head node（1 CPU : 4 XPU）。

Microsoft

• Cobalt 200：132核（Neoverse V3，3nm）；双compute die；3MB L2/核，192MB L3；比Cobalt 100快50%；用于Azure通用计算（AI head用Intel Granite Rapids）。

Google

• Axion系列：C4A最高96核（Neoverse V2/3nm）；N4A 64核（低功耗N3核）；逐步迁移内部服务到ARM。

ARM

• Phoenix：128核（Neoverse V3，3nm）；双die CMN mesh；12通道DDR5；96条PCIe6；供Meta、OpenAI（Stargate）、Cloudflare使用；支持XPU一致性内存。

**

• Kunpeng 950：192核（LinxiCore，支持SMT）；12通道DDR5；2.9× OLTP数据库性能提升；用于TaiShan SuperPOD。

其他

• AmpereOne（SoftBank收购后）：192核，继续但量小；转向AI芯片。

• 未来（2027–2028）：AMD Verano/Florence、Intel Coral Rapids、ARM Venom（内存重大变化）、Qualcomm SD2回归、NVIDIA Bluefield-4（上下文存储平台改变CPU角色）。

强化学习训练循环。强化学习环境中使用的 CPU（绿色）。来源：SemiAnalysis

总体趋势与展望

• 架构趋同：多die/chiplet + mesh互联 + 围绕中央IO die布局（Intel向AMD靠拢）。

• ARM在hyperscaler加速渗透，x86面临压力（AMD在x86领域领先）。

• DRAM短缺影响带宽设计（MRDIMM、多通道）。

• CPU:GPU功率比例继续上升，CPU从辅助角色变关键瓶颈。

• 先进封装（hybrid bonding、CoWoS等）成标配，但良率/成本挑战大。

18A 芯片组搭载 12 颗 24 核 Clearwater Forest 计算芯片。来源：英特尔，SemiAnalysis

总结：2026年是数据中心CPU大年，AMD Venice与Intel Diamond Rapids正面交锋，ARM hyperscaler定制CPU集体爆发，而RL/Agent时代让CPU重新成为AI基础设施不可或缺的核心力量。

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