第一，高端AI服务器普遍遵循“每8个GPU搭配2个高端CPU”的配置，CPU是协调硬件、保障系统稳定的核心，无CPU则无法完成服务器启动、监控、故障诊断等系统级任务。 　　第二，作为通用处理器，擅长处理序列化任务、复杂逻辑运算，能覆盖 AI 全流程（数据预处理、模型训练辅助、推理、后处理），尤其适配GPU不擅长的非并行化任务。 　　第三，多年积累的软件生态（操作系统、数据库、开发工具）均基于CPU设计，无需额外适配；处理非GPU适配任务时，CPU成本效益更高，能平衡性能与成本。 　　从需求端来说，西部证券认为，通用服务器进入更新周期、AI推理算力需求增长等因素共同作用，推动CPU需求上涨。

一方面，生成式AI浪潮持续演进，AI服务器采购额不断上升，部分挤占了通用服务器的采购预算。同时，云厂商前期采购的通用服务器，目前已大面积进入更新周期。此外，云厂商正在其数据中心中推进架构升级，计划淘汰老旧架构的CPU将新一代服务器CPU整合至现有机架体系，因此在数据中心领域出现了补偿性投资，驱动服务器CPU价格上涨。 　　另一方面，云厂商面向AI需求扩增资本开支，AI推理服务器进一步推升服务器CPU需求。根据TrendForce的数据，2026年全球AI服务器出货量或将同比增长超20%，占服务器整体出货量的比重有望上升至17%。

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