AI代理人帶動CPU需求暴增!陳立武:過去4週CEO都打來要更多CPU,Intel押注Xeon 6+ Intel執行長陳立武於COMPUTEX 2026發表主題演講。(陳品佑攝)
AI 基礎設施競賽正在從「 GPU 夠不夠」走向「 CPU 如何支撐大規模推論與代理人部署」。美國半導體大廠英特爾( Intel )執行長陳立武今( 2 )日在 COMPUTEX 2026 主題演講與會後記者會中指出,隨著代理式 AI ( Agentic AI )興起, CPU 在資料中心的重要性正快速上升。他更在會後記者會中透露,過去 4 週有許多 CEO 打電話給他,需求都很直接:「我需要更多 CPU 。」
這句話也點出 Intel 此次押注 Xeon 6+ 的戰略背景。過去兩年 AI 基礎設施投資高度集中在 GPU ,但當 AI 模型從訓練走向推論、從雲端服務走向企業代理人應用,資料中心不只要處理模型運算,也需要大量 CPU 負責協調、排程、資料移動、任務執行與 Agent 託管。對 Intel 而言,這正是重新把 CPU 帶回 AI 核心位置的機會。
CPU 重回 AI 資料中心核心
陳立武表示, AI 推論與代理式 AI 需要新的架構,而 Intel 因此更加聚焦 CPU 。他指出,在強化學習、協調與執行等工作負載中, CPU 其實非常重要,而且需求正在升高。隨著 AI 代理人開始在企業與雲端環境中大量生成、同時運行, CPU 不再只是 GPU 旁邊的輔助角色,而是支撐整體工作流程能否順利運轉的關鍵。
Intel 在官方資料中也引用 Creative Strategies 執行長暨首席分析師 Ben Bajarin 的觀察指出,在訓練式 AI 部署中,大約是每 4 個 GPU 搭配 1 個 CPU ,但代理式與推論 AI 將改變這樣的比例,可能走向約每 1 個 CPU 搭配 1 個 GPU ,甚至 GPU 更少。換言之,當 AI 進入推論與代理人時代,資料中心的運算資源配置將不再完全以 GPU 為中心。
Intel 資料中心團隊也在會後補充,企業環境長期以 Xeon 為重要基礎, Intel 熟悉這些工作負載,這並不是陌生市場。當大量代理人需要在單一伺服器或機櫃中運行,關鍵將變成如何在有限空間與功耗條件下,部署更多 CPU 核心與更多 Agent 。
新Xeon 6+處理器: 單櫃達 36,864 核心 為了回應這個趨勢, Intel 此次在 Computex 發表 Intel Xeon 6+ 處理器,鎖定雲端原生、代理式 AI 與網路密集型工作負載,主打更高效能密度、能源效率與規模化部署能力。英特爾指出, Xeon 6+ 基於 Intel 18A 製程打造,是首次採用該製程節點的資料中心 CPU ,目標是在實際電力限制下維持穩定效能,滿足新興代理式 AI 對協調、並行處理與資料移動的需求。
從規格來看, Xeon 6+ 最受關注的是高密度 Agent 部署能力。英特爾表示, Xeon 6+ 可配置專為 Agent 託管而設計的機櫃級基礎設施,以最大密度部署大量工作負載。例如,單個液冷機櫃可以使用 32U 運算空間,提供 36,864 個運算核心,在約 100 千瓦機櫃功耗下,實現高密度 Agent 部署。
這樣的設計,反映資料中心需求正在從單一晶片效能,轉向每機櫃瓦數、每核心吞吐量與延遲可預測性。對企業與雲端客戶而言, Agentic AI 不只是模型跑得快,而是能否在不大幅重設資料中心的情況下,容納更多 AI 代理人與推論任務。 Intel 也強調, Xeon 6+ 針對橫向擴展效能進行優化,讓資料中心能在既有基礎上為新 AI 工作負載騰出空間。
圖為搭載Intel Xeon系列伺服器級CPU主機。(陳品佑攝)
除了 Xeon 6+ 本身, Intel 也試圖透過分解式推論架構,說明 CPU 在 AI 資料中心的新角色。這次 Computex 上, Vista Equity Partners 與 Cambium Capital 推出 Vector Core Compute 企業推論雲端平台,採用完全分解式推論架構,運行於 Intel Xeon 、 SambaNova RDUs 與 NVIDIA Blackwell GPU 之上。
在展示中,該系統使用 Intel Xeon 6 處理器進行協調與執行,使用 SambaNova SN40 RDU 負責解碼,並運用 NVIDIA Blackwell GPU 執行預填。這樣的分工意味著, AI 推論不一定由單一加速器包辦所有流程,而是依據不同階段的運算特性,把 CPU 、 RDU 與 GPU 放在最適合的位置。
這也是 Intel 此次強調的關鍵訊息: CPU 不是要取代 GPU ,而是在 AI 推論與 Agentic AI 進入大規模部署後,重新成為整體架構不可或缺的一環。當企業需要以更低成本、更高能源效率部署 AI 服務,如何拆解推論流程、提升整體吞吐量與控制成本,將成為 AI 雲端服務的新競爭焦點。
供應鏈能否跟上成關鍵 不過, CPU 需求回升對 Intel 而言既是機會,也是壓力。陳立武在記者會中坦言,目前確實受到供應限制,因此 Intel 正聚焦供應,確保能滿足客戶需求。他提到,過去 4 週有許多 CEO 打電話給他,希望取得更多 CPU ,而他也不斷與團隊協調,希望做好產能分配並讓客戶滿意。
這也代表 Intel 若要把 Agentic AI 帶來的 CPU 需求轉化為營收成長,關鍵不只在產品規格,也在供應鏈、製程放量、機櫃整合與客戶導入速度。特別是在 AI 資料中心快速擴建的環境下,誰能穩定供貨、控制功耗並提供完整系統方案,誰就能在下一輪 AI 基礎設施競賽中取得主導權。
從這次 Xeon 6+ 與機櫃級 AI 基礎設施布局來看, Intel 正在嘗試改寫市場對 AI 硬體的單一想像。當 AI 代理人從概念走向實際部署, CPU 需求不只回來了,而且可能成為資料中心架構重新平衡的起點。對陳立武主導的新 Intel 來說,能否把這波需求變成產品領先與供應鏈優勢,將是接下來 5 到 10 年重建 Intel 的關鍵考驗。
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