Meta旗下Muse应用的走红，不仅体现在下载榜单的领先地位，更折射出企业在数据中心硬件支出上的深层转向。
Muse与OpenAI Dots等消费级智能体已超越简单的问答功能，具备规划、工具使用、循环推理及自主行动能力。这种计算模式与传统聊天机器人截然不同，正重塑AI基础设施格局。
从聊天机器人到持久化智能体
这一演变使CPU重新回到AI基础设施支出的中心。尽管GPU在训练和初始推理中仍占主导，但智能体产生的持续多轮工作负载高度依赖编排、内存访问、工具调用和验证。这直接激增了对能高效管理此类循环的高核心数服务器处理器的需求。
超威半导体（AMD）被视为这一趋势的最大受益者。作为最早积极部署面向消费者智能体的科技巨头之一，Meta与AMD的紧密合作使其占据先机。AMD已将EPYC处理器大规模送入超大规模云厂商机架，近期分析师评级上调也印证了其广阔前景。
AMD首席执行官苏姿丰在OCP全球峰会上将2026年定义为“推理之年”，并强调增长引擎实为智能体工作负载。“真正起飞的不是传统推理，而是智能体工作负载。”她指出。
AMD预测，到2030年CPU总可寻址市场（TAM）将突破2000亿美元，较一年前约200亿美元的规模，未来四到五年复合年增长率预计达50%。其中，仅推理部分就将在2026年占据AI计算量的60%。更广泛的数据中心AI加速器市场规模在十年末可能接近1.5万亿美元。
针对新需求，AMD发布了专用硬件Helion。苏姿丰将其描述为“Helios的表亲”，这是一个纯CPU机架，集成超过32,000个Zen 6核心，比竞品多出40%，并支持多达32个Instinct MI350 GPU及广泛网络连接。合作伙伴将于11月26日开始提供Helion配置。此外，基于Venice核心家族的EPYC Verano提供多达192个CPU核心，优化了CPU到GPU带宽并降低功耗，体现了向结合计算、加速和网络功能的机架级系统推进的战略。
资本市场对此反应热烈。法国巴黎银行分析师卡尔·阿克曼将AMD目标价上调至960美元，隐含近60%上涨空间，看好其全栈能力。花旗集团阿提夫·马利克 citing Meta关系及Muse成功，将目标价提至800美元，并称CPU正经历“复兴”，预期市场将从2025年的290亿美元扩至2030年的3000亿美元。瑞穗分析师同样强调了智能体驱动的CPU需求增长。
竞争格局方面，AMD并非孤军奋战。Arm Holdings授权的CPU IP正支撑多家超大规模云厂商定制高效硅片。美国银行预测，到2030年定制Arm芯片可能占据服务器CPU市场近38%，加上Arm大众市场产品，份额将进一步扩大。
长期占据GPU主导地位的英伟达也在布局。其Vera Rubin平台及新CPU设计旨在满足智能体所需的控制层。摩根士丹利估计，到2030年智能体AI将为数据中心CPU市场增加325亿至600亿美元，使总额达到1100亿美元，收益将流向英伟达、AMD、英特尔、Arm及台积电等产业链领导者。
智能体AI也在重塑芯片设计流程。ChipAgents与英伟达合作开发的基准测试显示，智能体在约40%的任务中实现功能验证，但仅10%达到物理性能、功耗和面积目标。英伟达Tim Costa表示：“芯片设计是衡量AI能否做出经得起物理世界考验决策的决定性测试。”Cadence、Synopsys和西门子也在推进自主EDA智能体，Cadence声称其AI超级代理可将RTL验证速度提高40倍，将五周周期缩短至一天内，但生产级物理实现仍需人类监督。
台积电处于供需交汇点。先进节点产能已无法满足GPU及新一波优化智能体CPU的需求。瑞穗分析师乔丹·克莱因形容英伟达、AMD、博通、苹果及云厂商间的晶圆争夺战“极其激烈”。
尽管面临定制Arm芯片竞争、英伟达扩展CPU业务及台积电供应限制等挑战，智能体AI并未取代GPU支出。英伟达管理层表示GPU仍将占据最大份额，但预测一个智能体用户每天生成的数据量可能是人类用户的10倍，需要专用CPU资源、巨大内存带宽及平衡的机架级集成。AMD近期的产品发布及分析师热情表明，其已为这一转变做好充分准备。
截至目前，AMD股价今年已上涨约180%，尽管近期有所回调。其股价能否触及法国巴黎银行设定的960美元目标，将取决于公司对这一由智能体驱动的新需求曲线的执行能力。