AI 热潮风向变：英伟达退居二线，存储芯片成新宠

近一月来，芯片板块迎来强劲上涨；美光科技涨幅达 80%、闪迪飙升 52%、英特尔大涨 85%，这些仅是本轮行情中的代表性企业。

本轮芯片股暴涨的核心动力，源于人工智能系统架构正加速向“编排调度（Orchestration）”模式转型：AI 算力负载不再单纯依赖少数大型中心化芯片集群，而是转向分散至多条并行处理通道。

在新架构体系下，相较于高性能显卡 GPU，市场对传统中央处理器 CPU 的需求更为迫切。而在人工智能发展的初期阶段，正是 GPU 需求的爆发推动了英伟达股价的飙升。

尽管 GPU 在模型训练、智能问答等 AI 核心场景中依然关键，但华尔街认为，随着人工智能向智能体 AI（Agentic AI）演进——即 AI 能更精准地理解并执行通用指令，芯片需求结构将持续向编排调度模式倾斜。

机构观点：智能体 AI 重塑 CPU 与 GPU 配比

摩根士丹利分析师金肖恩及其团队在周一的投资者研报中指出：

“智能体 AI 将增加系统编排调度、内存调度及工具调用类工作负载，从而提升 AI 系统中 CPU 相对 GPU 的配置比例。这虽不会削弱 GPU 需求，但会增加整体系统复杂度，并将新增基础设施开支更多引导至 CPU、网络设备与存储芯片领域。”

行业新热词：编排调度

科技巨头纷纷看好编排调度架构，强调优化基础设施内部的协同适配，而非单纯升级芯片架构，才是提升 AI 算力的关键所在。

元宇宙平台 Meta 在 4 月声明中表示，将租用亚马逊云旗下数千万颗 Graviton 自研 CPU：

“没有任何一种单一芯片架构能高效承载所有算力负载。随着智能体 AI 研发的推进，算力需求正转向更多的 CPU 资源。”

芯片厂商超威半导体（AMD）也在 2 月与 Meta 达成合作，将 CPU 纳入编排调度的核心布局。据报道，这笔高达 600 亿美元的协议约定：未来五年 Meta 将采购价值 60 亿美元的 AMD 芯片，并有权最高收购 AMD 10% 的股份。

AMD 在声明中称：“随着 AI 基础设施规模与复杂度的持续扩张，CPU 已成为 AI 算力栈的战略支柱，与 GPU 协同实现算力的高效运行、弹性扩容与智能编排调度。”

网络安全领域印证编排调度价值

编排调度模式已被证明能以更低成本提升 AI 能力。

上月 Anthropic 推出 Mythos 大模型，在网络安全领域引发震动，随后该公司限制了模型开放权限。但多家研究机构通过调度整合多款开源中端模型，已成功复刻出同类能力。

维多克安全实验室研究人员表示：“我们采用开源的 GPT-5.4 与 Claude Opus 4.6 模型，搭配标准化分块安全审计流程，在不依赖 Anthropic 内部技术栈的前提下，复刻并优化了其公开案例效果，实用性更强。”

研究团队指出：“重点不在于 Mythos 是否更强，而是现有开源模型通过编排调度，已能实现同等水准的能力。”

网络安全企业 Aisle 也采用类似方式：通过调度多颗小型、低成本模型协同运行，成功定位了同类安全漏洞。

该机构表示：“普通中小模型借助专业编排调度框架，就能产出行业高度重视的研究成果。”

一位行业顾问向 CNBC 直言：市场将 AI 算力完全等同于 GPU，本身就是一种认知误区。

德勤前首席云官戴维・林西库姆表示：“市场普遍误以为做 AI 就必须用 GPU，事实并非如此。这种认知或许源于英伟达的营销造势。我在培训架构师时一直强调，应优先选用最简可行技术方案，尽量多用 CPU 替代冗余的 GPU 算力。”

其他受益赛道

向编排调度架构转型，也让数据中心供应链的其他环节迎来红利，尤其是连接各处理通道的中间配套领域：

包括电子设计自动化、基板管理控制、芯片基板材料，以及 DRAM 内存、NAND 闪存等存储系统。

摩根士丹利 5 月 11 日的智能体 AI 研报中，列出的下游受益标的包括：科磊、楷登电子、台湾金 Circuit 电子，以及三星、SK 海力士、美光、闪迪、铠侠等全球头部存储大厂。

责任编辑：郭明煜

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