在传统的人工智能训练与推理场景中，GPU和CPU的资源需求比例通常是8:1。随着Agentic AI工作流的兴起，AI负载从单一模型推理转向了复杂任务执行，这一经典配比正在发生变化。
近日，在2026英特尔技术创新与产业生态大会上，英特尔多次强调，Agentic AI时代数据中心中的CPU与GPU的比例将逐渐提升至1:1，部分复杂智能体场景甚至需要更高的CPU密度。业内专家普遍认为，智能体AI从对话生成转向完成任务的转变带来了任务编排复杂度、工具调用异构化以及时序逻辑处理激增等变化，这将持续增加AI集群中CPU的配置权重。
当前全行业面临AI算力短缺，CPU、GPU和存储三大核心资源均处于紧缺状态。英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立表示，目前Intel 18A量产情况顺利，希望能够利用新产能解决供应问题。
多家统计机构预测，到2026年底，超过80%的企业应用将嵌入至少一个AI智能体；2031年，中国企业场景中的活跃智能体数量将达到3.5亿个。当前国内大模型每日Token调用量已增至2024年初的5000倍。基础设施投资方面，Gartner数据显示，2026年全球AI优化型IaaS支出预计增长96%；美银证券预测，到2029年，中国AI数据中心的固定资产投资规模将超过2.2万亿元。
