Agent时代，CPU的价值该重估了

量子位 | 公众号 QbitAI

CPU 的价值，在 Agent时代 ，真的需要被 重估 了。

因为Agent正在改变AI计算的配比——

从一颗CPU搭配四颗GPU（1:4），到现在的一颗CPU搭配一颗GPU（1:1）。

这便是芯片巨头 英特尔 刚刚在苏州举办的技术创新与产业生态大会（Intel Connection）中给出的判断——

随着AI开始调用工具、执行任务，CPU需要承担更多的调度、数据处理和执行工作，其在整套AI系统中的价值也需要重新衡量。

不仅如此，英特尔CEO 陈立武 在视频致辞中还坦言：

作为现代计算的基石，x86持续驱动计算向智能化应用发展。

而从昨天英特尔的股价暴涨12%来看，也从侧面印证了市场对于CPU在Agent时代重要性的认可。

既然趋势已然如此，那么CPU在整套系统中的价值，又该如何重新计算？

在回答价值如何被重估之前，我们且需要了解一下，为什么Agent时代CPU成了紧缺货。

其实英特尔数据中心事业部副总裁、中国区总经理 陈葆立 在今天的演讲中，就用我们每天都可能交给Agent的任务做了例子—— 整理新闻 。

在这个任务中，用户需要给Agent设定任务，每天早上8点，帮自己搜集前一天的AI新闻，并完成总结。

虽然我们下达的需求只有一句话，但其实Agent背后的工作量远没有看着那么简单。

因为它要上网找资料，拿回来的内容可能是网页，也可能是PDF报告或视频。各种格式的信息，需要先提取、处理，才能交给大模型分析。

在陈葆立看来， 这些预处理工作，恰恰有不少适合由CPU承担。

而且，一次模型调用往往还不够。Agent要拆解任务、调用工具，再根据结果决定下一步怎么做。前一步没完成，依赖它的后续工作就得等着。

对于这一点，中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院（AIR）创始院长 张亚勤 ，在会上对Agent做解释的时候也有所提及：

它能围绕目标进行规划、行动、试错和迭代，直到完成任务。模型给出的回答，会成为后续行动的依据，行动结果又会进入下一轮处理。

这么一来，CPU需要处理的事情就多了。模型计算之外的执行、调度和数据处理，都得跟上Agent干活的节奏。

为了解释这种变化，陈葆立把数据中心简化成三个相互配合的部分：

除此之外，CPU的工作还会贯穿这些环节。加速计算需要数据预处理，存储系统需要数据调度，Agent执行任务也需要不同资源及时配合。

所以，一套系统里GPU性能再强，也得有数据及时送来、有后续任务接上。处理和搬运数据的环节出了瓶颈，昂贵的计算资源就可能闲着，整项任务的完成速度也会受影响。

这也是英特尔反复强调CPU的原因，Agent需要的计算量在增加，系统要有效利用这些算力，还得把执行和调度能力一起补上。

而落到 企业采购 这个层面上，问题也就更具体了。

过去几个月，陈葆立和团队与国内的软件合作伙伴、互联网厂商交流，得到的反馈是，客户既关心能运行多少个智能体，也看重每个智能体的能力和可靠性。

比如，某些业务需要在短时间内启动大量沙箱，为智能体提供运行环境。系统得及时响应，已经运行的任务也要继续处理。

再比如，同一套设备上同时运行多个Agent，数量增加以后，每个Agent还能不能在要求的时间内得到响应？这个数字，才关系到服务到底能不能用。

所以能启动多少个Agent，与能让多少个Agent稳定干活，实则是两回事。

陈葆立在现场介绍的测试和优化，正是在同时考察数量与单个智能体的表现。CPU的评价因此有了更具体的参照，包括并发能力、响应时间，以及对真实任务的支撑能力。

至此，我们刚才提到的1:1这个比例趋势，也就不难理解了，它对应的是英特尔所强调的智能体推理部署趋势，具体配比仍要看任务和系统配置。