
EP650:https://youtu.be/IL_5Qvka5sU?si=-tOB1f7xdOhlEZVs
前言:
當前人工智慧發展正從單純的大型語言模型訓練,演進至具備自主規劃與執行能力的 Agentic AI 時代。過去運算資源高度集中於負責大規模平行計算的 GPU,但隨著 AI 應用開始涉及複雜的推理、多輪對話、API 調用及程式碼執行,負責指揮調度的 CPU 負擔顯著提升 。這種架構轉變不僅改變了伺服內部的晶片配比,更讓長期處於評價低基期的 CPU 供應鏈迎來價值重估的機會 。

EP650:https://youtu.be/IL_5Qvka5sU?si=-tOB1f7xdOhlEZVs
當前人工智慧發展正從單純的大型語言模型訓練,演進至具備自主規劃與執行能力的 Agentic AI 時代。過去運算資源高度集中於負責大規模平行計算的 GPU,但隨著 AI 應用開始涉及複雜的推理、多輪對話、API 調用及程式碼執行,負責指揮調度的 CPU 負擔顯著提升 。這種架構轉變不僅改變了伺服內部的晶片配比,更讓長期處於評價低基期的 CPU 供應鏈迎來價值重估的機會 。



























