人工智能(AI)浪潮下，相关晶片需求飙升，导致供应链陷入严重的结构性供不应求状态。市场研究机构TrendForce在报告中指出，伺服器中央处理器(CPU)的交货周期已从通常的16至20周，延长至25至30周，因Meta的人工智能代理(AI Agent)Muse等推高了市场对CPU的需求量。

分析师们正在争论AI Agent激发的CPU需求究竟有多大，毫无疑问的是，尽管AI Agent领域还在起步阶段，CPU的需求增长前景已经确立。

Muse旨在为用户执行多步骤任务并实现目标，包括浏览网站等。其一经推出就大获成功，用户规模在10天内达到70万人。值得一提的是，Meta承诺为每位Muse用户提供一台专属虚拟机，配备2个虚拟CPU、8GB记忆体和100GB固态硬碟。初步计算表明，随着Muse的日活跃用户规模扩大，其可能会刺激对数百万额外CPU的需求。

AI Agent沙箱或虚拟机常出现资源超配

不过，Altimeter风投合伙人Freda Duan指出，Meta不需要严格为每位用户配置承诺的硬件。实际上，AI Agent沙箱或是虚拟机经常出现资源超配的情况，且当虚拟机处于运行状态并保持其记忆体和执行状态时，其实际CPU利用率通常接近于零。

Duan假设Muse的日活用户数为1亿，且每个典型用户的平均使用时长为2小时，在这种情况下，需要833万台虚拟机来满足平均工作负载。在高峰时段，工作负载假设为平均值的2.5倍，意味当前情景下的最大虚拟机数量为2080万台。她同时探讨了每台虚拟机需要的物理CPU核心数量。她以DeepSeek为例，但考虑到Meta的运行效率不可能比肩DeepSeek，最后得出结论，在2500万台活跃虚拟机的情况下，Meta可能需要1250万个CPU核心。

随着推理速度的提升，分配给每个虚拟机的物理核心数量也会进一步减少。不过，另一个方面来看，随着一项技术的效率提高，其需求也会增加，因此CPU的总体需求未必会因技术升级而放缓。

整条半导体供应链趋紧

此外，TrendForce又指出，不只是CPU在收紧，整条半导体供应链都在趋紧，动态随机存取记忆体(DRAM)交付周期已达20周；HDD交付周期飙至50周；ABF载板交付周期升至48至56周；NAND(eSSD)交付周期已达16周；多层陶瓷电容(MLCC)升至交付周期32周。至GPU的交付周期则维持在30至40周。