财联社5月12日讯（编辑夏军雄）摩根士丹利在最新研报中指出，随着Agentic AI（AI智能体）的爆发，AI基础设施正从以GPU（图形处理器）为主，转向“CPU（中央处理器）+内存+系统协同”架构。
摩根士丹利此前在4月19日的报告中就强调了这一趋势，随后在5月11日发布的最新研报中大幅上调了全球服务器CPU和内存市场规模预测。
该行预计，在基准情景下，到2030年，全球服务器CPU市场规模将达到1250亿美元，新增DRAM（动态随机存取存储器）需求则将达到74EB。
而在乐观情景下，到2030年，全球服务器CPU市场规模最高可能达到2830亿美元，新增DRAM需求甚至可能达到221EB，约为当前全球市场规模的近5倍。
AI智能体正在重塑数据中心架构
摩根士丹利认为，市场此前普遍低估了智能体对AI基础设施的影响。
过去两年，AI资本开支几乎完全围绕GPU展开。但如今，行业开始意识到，Agentic AI并不是“给GPU旁边加几个CPU”那么简单，它将促使整个数据中心架构发生根本性变化。
报告指出，未来AI数据中心将形成“双层架构”。
第一层是GPU Rack，负责模型训练与推理等高密度计算任务。
第二层则是全新的Agentic CPU Rack，负责Agent编排、数据处理、工具调用、任务协调以及内存管理等工作。
打个比方，GPU负责“思考”，而CPU负责“组织行动”。
报告称，Agentic AI时代注重的是整个系统架构的协调能力，未来企业部署AI Agent时，核心竞争力将来自更强的CPU编排能力、更低延迟的数据通路、更高效的网络协同以及更大的内存容量。
大幅上调CPU市场规模预测
基于AI智能体需求爆发，摩根士丹利大幅提高了全球服务器CPU市场预期。
报告预计，在基准情景下，到2030年，全球服务器CPU总市场规模将达到1250亿美元，相比此前约1000亿美元的预测明显上修；而在乐观情景下，这一数字甚至高达2830亿美元。
（摩根士丹利对服务器CPU市场的预测）
其中，新增需求主要来自“编排型CPU（Orchestration CPU）”。
摩根士丹利认为，未来AI工作负载将不再是单轮推理，而是大量Agent并发运行、多步骤任务协同，这将显著提升CPU需求。
该行预计，全球知识工作者AI渗透率将从2026年的78%提升至2030年的99%；AI并发任务数量将在2026至2030年间实现176%的复合增长；单次AI会话中的智能体数量，可能从目前的约6个增加至2032年的接近100个。
与此同时，CPU核心数也将快速增长。单CPU核心数将从2025年的64核增长至2030年的270核以上，到2032年甚至可能达到366核。
由于核心数提升，CPU平均售价（ASP）也将持续上升，2027年超过2000美元，2030年达到3000美元以上。
DRAM需求或迎来历史级扩张
除了CPU，摩根士丹利认为，市场更低估了AI智能体I对DRAM内存的影响。
报告指出，AI智能体需要长上下文能力、持久记忆、RAG（检索增强生成）、KV Cache以及中间状态存储。这些都高度依赖CPU侧DRAM。
因此，AI内存需求将不再局限于HBM（高带宽内存），而会向普通DRAM和服务器SSD扩散。
根据摩根士丹利的最新预测，到2030年，在基准情景下，新增DRAM需求约74EB；牛市情景下，新增需求可能达到221EB。
而作为对比，2026年全球DRAM市场规模仅约45EB。
换而言之，在牛市情景下，新增需求相当于当前全球DRAM市场规模的近5倍。
报告还指出，三星电子和SK海力士等存储厂商正在推动与大型科技公司签订3至5年的长期供货协议（LTA）。
摩根士丹利认为，这意味着内存产业周期可能从传统的“强周期行业”，逐步转向更长期、更稳定的AI资本开支驱动模式。
科技巨头已开始全面押注AI智能体
摩根士丹利指出，2026年第一季度已经成为“AI智能体爆发季度”。多家科技巨头近期财报均释放出明显信号。
AMD在最新财报中表示，AI智能体正在推动数据处理、编排以及并行执行需求快速增长，服务器CPU市场将在2030年超过1200亿美元。
Arm则表示，其面向AGI场景的新型CPU需求增长速度远超预期，相关订单规模已超过20亿美元。
最具代表性的案例来自Meta与亚马逊AWS。Meta已与AWS合作部署数千万个Graviton CPU核心，用于AI智能体工作负载。据亚马逊称，这类任务属于典型的“CPU-intensive（CPU密集型）”应用。
与此同时，微软首次提出“Agentic Computing Era（智能体计算时代）”概念。谷歌母公司Alphabet则推出了Gemini Enterprise Agent Platform以及Agentic Data Cloud，并宣布投入7.5亿美元推动Agent生态建设。
