再次轮到 CPU 的时代

1/ Meta 于 9 月 8 日推出了个人 AI agent Muse。它不是简单的应答式聊天机器人，而是能代替用户主动执行任务并提出想法的个人型 agent。其特点是可代发邮件、预订旅行等，并且在应用关闭后仍能在后台持续执行任务的常驻型结构。 2/ 上线初期市场反应火爆。上线 12 天累计下载量达 180 万次，超过 ChatGPT 同期纪录，DAU 也达到 64 万，大幅高于同一时点的 ChatGPT。这被视为 AI agent 向消费市场扩散的首个成功案例。 3/ 业务结构也对使用量扩大有利。AI agent 相比聊天机器人循环更长、token 消耗更多，是成本负担较重的服务，但 Meta 即使不订阅也每周免费提供最多 1 亿 token。长期来看，其目标是通过 Muse 向接入的购物、旅行等平台卖家收取佣金。 4/ 值得注意的是，该工作负载是 CPU 密集型的。AI agent 是外部工具调用、DB 访问、反复再推理的多步循环结构，除 GPU 负责的 AI 运算外，各步骤的决策与编排、外部软件访问都属于 CPU 的领域。 5/ 尤其是 Muse 的结构是连免费用户也分配每人专用的云 VM，因此很可能随着用户增加，CPU 需求也成比例扩大。英特尔提到，随着 agent 扩散，GPU:CPU 比例可能从当前的 8~4:1 长期上升至 1:1 以上。 6/ Meta 的投资动向也指向同一方向。Meta 在上半年广泛锁定了英伟达 Grace·Vera、ARM AGI、AMD Venice、AWS Graviton 等主要服务器 CPU 合同。这被解读为为包括 Muse 在内的 agent 服务扩张提前布局。 7/ Muse 的走红是显示面向消费者的 AI agent 服务增长潜力的案例。agent 服务扩散得越快，负责工作负载编排的 CPU 需求就越可能结构性扩大。 8/ 本已紧张的 CPU 供应瓶颈很可能进一步加剧。此前经历调整的主要 CPU 厂商英特尔、AMD、ARM 以及 CPU 价值链，可能再次受到关注，我认为可以从买入角度看待。