东吴证券：半导体行业深度报告：AgenticAI时代的算力重构：CPU，从“旁观者”到“总指挥”的价值回归

投资要点 从对话模型到行动智能体：Agent架构重塑CPU与GPU分工：市场认为AI算力=GPU，CPU只是负责调度。但AI落地方向来到Agent，由“纯对话”转向“执行任务”时，算力需求发生了结构性分化。1）执行控制流CPU化：Agent的行动阶段是大量if/else判断与系统调用。Manus等主流Agent架构为每个Agent/任务分配一个隔离的云端虚拟机，不同任务在逻辑上高度异构（如网页浏览、代码修改、环境部署等），任务之间可并行但控制流完全不同。分支类任务不适合由GPU执行，因控制流发散导致算力利用率急剧下降。而分支类任务却正是CPU微架构长期优化的主战场。2）记忆体系去GPU化：在Agent场景下，长上下文推理会产生巨大的KVcache，其占用随对话轮次与上下文长度线性增长，快速耗尽GPUHBM容量。而CPU搭配大容量DDR5/LPDDR5（并通过CXL扩展）承载KVCache与部分参数，正在成为兼顾吞吐、扩展性与成本效率的主流架构选择。 Agent软件基础设施加速落地，CPU多核化与需求放量进入确定性通道：从实验数据复盘来看，CPU成为AgenticAI的真实瓶颈。研究显示