> 数据图表如何才能Agentic AI 负载时延拆解图
2026-6-5另外 GPU 擅长处理大规模、高密度的并行矩阵计算，但对条件分支（If-Else）、循环、树状搜索以及复杂的逻辑极不擅长。这些 GPU 不擅长的领域正是 CPU 的优势，Agentic AI 依赖于 CPU 提供的低延迟逻辑计算、分支预测、缓存一致性能力。尤其是当未来物理 AI 在现实世界执行动作时，低延迟会变得更加重要。GPU 虽然吞吐高，但上下文切换和指令分支延迟大，不适合处理低延迟控制逻辑。随着 Agentic AI 的进一步普及，将会大幅提高 CPU 的需求。英特尔 2026 年一季度财报中表示：随着工作负载向推理和 Agentic AI 迁移，CPU 和 GPU 比例可能收敛至 1:1，甚至 CPU 需求超过 GPU。这一转变已导致服务器 CPU 价格上涨 10%-20%，交货周期延长至约 6 个月，未满足需求将“以十亿美元计”。 
