据《The Information》报道并经 Tom’s Hardware 转述，亚马逊云科技（AWS）今年 5 月与内部工程师开会，明确要求减少“CPU 浪费”，以保证对外客户的算力供给。多名工程师表示，过去几小时就能拿到的实例，现在要等数天；其中一人称，在亚马逊工作多年，从未等过这么久。

显卡不再是唯一瓶颈

过去几年，数据中心的紧缺叙事几乎被 GPU 垄断。但这一轮压力落到了通用处理器身上。

报道称，数据中心里 GPU 与 CPU 的配比正在改变：传统上常见的 8 比 1 或 4 比 1，如今正朝着接近 1 比 1 的方向靠拢。原因指向智能体（AI agent）这一新的工作负载形态。

训练和推理主要吃 GPU，CPU 长期只扮演“喂饱显卡”的辅助角色。智能体则不同：它要按顺序编排多步任务、根据条件分支、频繁调用外部工具、维护中间状态，这些活儿基本都跑在 CPU 上。工作负载结构一变，被长期视作廉价管道的通用处理器，突然成了瓶颈。

AWS 的 EC2 实例同时部署了 AMD、Intel 的处理器以及自研的 Graviton5。Graviton5 是该公司迄今性能最强的自研 CPU，采用 Arm 架构路线。

六成五的实例长期在空转

内部整顿的直接动因，是利用率数据太难看。

报道披露，在 30 天的观测周期内，约 65% 的 EC2 实例平均 CPU 利用率低于 20%，大量计算资源长期处于低负载状态。传统上，工程师习惯为开发环境自行开机器——Web 类基础设施对 CPU 要求本就不高，多开几台虚拟机几乎没有代价。这种习惯在算力宽裕时无伤大雅，一旦供给收紧就成了明显的浪费。

为了精准识别闲置资产，AWS 升级了计算优化工具 Compute Optimizer：自动抓取并分析虚拟机 14 天内的 CPU 占用与读写数据，对峰值 CPU 利用率低于 15%、网络流量长期低迷的实例自动打标，供工程师据此清理。

供给端也在同步扩张。过去一年，该公司新增电力配套容量达 3.8 吉瓦，按报道给出的口径，这一供电规模可满足约 280 万户家庭的日常用电。

智能体正在改写成本结构

算力紧张的另一面，是智能体带来的开销失控风险。报道提到一个案例：上个月，一个编码智能体在亚马逊内部烧掉约 180 万美元的 token 费用，超出开发预算 860%。

这类数字解释了为什么大型企业开始在内部推行算力治理。工具本身单次调用便宜，但智能体会自主发起成百上千次调用，最终账单与传统开发工具完全不在一个量级。

紧缺同样传导到了芯片厂商一侧。AMD 近期发布了面向数据中心的 Zen 6 架构“Venice”系列处理器——这是几十年来该公司首次让新架构在数据中心先于消费级产品亮相。英伟达也把对外叙事从加速卡向新推出的 Vera CPU 倾斜，试图在智能体基础设施这块扩张中的市场里占位。

不过短缺并非全面性的。报道援引一位顾问的说法称，供给紧张主要出现在竞价实例（spot instance）上，签订长期合同的预留容量并未出现短缺。

对普通开发者而言，这轮变化的现实含义相当直白：在智能体大规模进入生产环境的阶段，把 CPU 当作可以随手浪费的廉价资源，这个前提正在失效。

来源：Tom’s Hardware，原始报道来自《The Information》

科技媒体 How-To Geek 的作者 Ismar Hrnjicevic 盘点了 4 颗曾经风光、如今已不建议继续用来打游戏的 AMD 处理器。它们发布时都是相当亮眼的游戏芯片，但现代游戏的负载越来越重，这些芯片的年龄开始成为硬伤——继续用下去，省下的升级费可能还不够填别的坑。

AMD FX-9590：5GHz 的梦，如今是场噩梦

FX-9590 发布于 2013 年，出现在这份名单上并不意外，但仅用”年代久远”来解释并不完整。

2013 年到 2017 年之间，AMD 手里并没有一款能对抗英特尔（Intel）酷睿 i7 逐代更新的旗舰桌面处理器。除去 APU 产品线，AM3+ 平台就是全部家当，因此在第一代锐龙问世之前，FX-9590 是 AMD 消费级最强的处理器。

它确实够猛：这是第一颗出厂即可把加速频率推到 5.0GHz 的消费级桌面处理器，远高于当时热门的 FX-8350 的 4.2GHz。对一颗 8 核芯片来说，这是相当可观的成绩。不过所谓 8 核大体只是名义上的——推土机（Bulldozer）及后续的打桩机（Piledriver）架构采用 4 个模块、每模块 2 个整数单元的设计，实际表现更接近传统四核。这套颇具误导性的宣传后来还引发了一场以 AMD 败诉告终的集体诉讼。

如今这颗芯片的年龄暴露无遗。同时期 AMD 的每周期指令数（IPC）明显落后于英特尔，导致 FX 系列在游戏中表现平平，而游戏越复杂，情况越糟。

真正致命的是功耗。为了达到那个听起来很唬人的 5GHz，这颗芯片的热设计功耗高达 220W。除了必须配一套强力散热器，它的耗电量几乎相当于一块显卡，换来的却是并不出色的游戏体验。作者的判断是，换一颗更新、更省电的芯片，几个月内省下的电费就足以覆盖差价，在 2026 年把它塞进游戏主机毫无道理。

有意思的是，FX-9590 反倒成了收藏品，eBay 上不少卖家的开价超过 100 美元。

AMD 锐龙 5 1600：救活 AMD 的性价比之王，风光已过

初代锐龙对 AMD 的意义再怎么强调都不为过，它不仅彻底改变了这家公司，也搅动了整个处理器市场和游戏行业。

锐龙 5 1600 及略快的 1600X 尤其值得一提：这是主流消费级处理器第一次以如此亲民的价格提供 6 核 12 线程。尽管单线程性能稍弱、在游戏中会输掉几个百分点，但它们让当时只有 4 核、且缺少超线程的英特尔酷睿 i5 产品线显得相当过时。如果既要有像样的游戏性能，又想兼顾直播、多任务和生产力，锐龙 5 1600 基本就够了。

6 核 12 线程的设计后来老得相当体面。开放世界游戏和其他吃处理器的大作逐渐普及，反而让它多撑了好几年。但初代 Zen 架构终究到了尽头：偏低的 IPC、老旧的架构，加上不受 Windows 11 官方支持，这颗芯片的游戏黄金期已经结束。

好消息是，很多 AM4 主板刷新 BIOS 后可以支持更新、更强的锐龙处理器，升级路径清晰。

AMD 锐龙 3 3200G：名字像 Zen 2，骨子里不是

2019 年 AMD 推出 Zen 2 架构的锐龙 3000 系列，迅速成为玩家的新标准。这批芯片采用台积电当时最新的 7nm 工艺，而英特尔因为 10nm 工艺一再延期，还困在 14nm 上。简单说，Zen 2 尤其是极受欢迎的锐龙 5 3600，让 AMD 真正在处理器市场站稳了脚跟。

锐龙 3 3200G 却不在此列。尽管它与 Zen 2 芯片同期发布、挂着 3000 系列的名号，内里却是 2018 年的 Zen+ 架构——也就是锐龙 2000 系列的底子。作者直言这是一个值得商榷的营销决定：消费者看到”3000″和代表核显的”G”，很容易以为这是一颗全新的 Zen 2 核显芯片，可以拿来装办公机顺便轻度游戏，实际上它不过是换了标的锐龙 3 2200G。

它当年就算不上出色，如今更是糟糕。4 核 4 线程是原因之一，但不是全部：这颗芯片只有 4MB 三级缓存（锐龙 3 3300X 是 16MB），严重拖累 1% 最低帧，容易出现明显卡顿；此外它只提供 8 条 PCIe 3.0 通道给独立显卡，搭配显卡时必须格外小心，否则会形成严重瓶颈。

当初买它的人图的是 Radeon Vega 8 核显，发布时确实能应付一些轻度游戏。但在二手市场上 Zen 2、Zen 3 芯片遍地都是的今天，把它装进游戏主机基本没有价值。

AMD 锐龙 3 3300X：曾经的预算之王，后继无人是有原因的

锐龙 3 3300X 比前面那颗 3200G 强出一大截。它以 120 美元的价格上市，迅速成为预算有限玩家的爆款。全新的 Zen 2 架构带来大幅性能提升，而 2020 年的很多游戏还无法充分利用 6 核或 8 核，4 核 8 线程的锐龙 3 3300X 因此显得非常合理：省下的钱可以加到显卡上换更高帧率，而处理器瓶颈很少成为问题。

它火到 AMD 一度供不应求，很快就难以按建议零售价买到，这也是不少人最终转向锐龙 5 3600 的原因之一。

问题在于，2020 年的优点到 2026 年变成了缺点。四核设计在当年帮助压低了售价，如今却远不如同期的锐龙 5、锐龙 7 耐用。目前的情况是，在一些高负载游戏中，连 6 核处理器都开始相对 8 核型号显出吃力，AMD 也早已把桌面产品重心从锐龙 3 转向锐龙 5。

锐龙 3 3300X 在它的时代是一颗优秀的预算游戏芯片，但四核架构终究拖了后腿，现在再为它花钱已不值得。

来源：How-To Geek

Intel：AI驱动的强势反弹

Intel 2026年二季度财报表现远超市场预期。数据显示，超大规模云服务商（Hyperscaler）和企业客户的强劲需求推动数据中心与AI业务成为主要增长引擎，Intel预计将进一步提升资本开支以满足下游算力投资带来的CPU强劲需求。

具体来看，Intel Q2营收达到161.28亿美元，同比增长25.4%，超过此前指引的117-127亿美元区间。其中DCAI（数据中心与AI）业务营收51亿美元，同比增长22%，环比增长7%。管理层预计Q3营收将达158-168亿美元，同比增长约18%。

资本开支方面，Intel将2026年资本开支上调至200亿美元以上，设备投资同比增长40%，且预计2027年资本开支将显著高于2026年水平，其中绝大多数将投入美国本土的晶圆厂建设。

AMD：上调TAM，新品加速放量

AMD在2026年7月23日旧金山Advancing AI大会上释放了一系列积极信号。AMD大幅上调了远期市场空间测算：将2030年AI整体可服务市场（TAM）从1.2万亿美元提升至2万亿美元，其中AI加速器单独市场规模上调至1.4万亿美元。

在量产节奏上，AMD的MI455X将在三季度小批量出货、四季度大规模爬坡，Zen6 EPYC也将同步在四季度上量交付。大客户层面，AMD已敲定Meta的6GW超大规模定制GPU集群订单，微软、OpenAI、Anthropic同步扩大AMD算力集群的测试部署。

SK集团与英伟达：5000亿美元战略合作

7月25日，SK集团与英伟达宣布计划建立一项超过5000亿美元的综合性合作伙伴关系，共同建设满足全球计算需求激增的AI基础设施。SK电信将建设2吉瓦的英伟达Vera Rubin DSX AI工厂。同时，英伟达与SK海力士建立长期合作关系，共同保障并开发包括HBM在内的下一代AI内存解决方案。

对于英伟达而言，先进内存已从过去的配套组件升级为平台级核心部件。通过与SK海力士签订长期协议，英伟达能够提前锁定关键内存资源，在HBM/DRAM行业供需紧张周期中获得供货优先权及价格折让，保障新一代平台的稳定交付。

同日，三星与博通再签超2000亿美元合作，覆盖HBM、2nm先进工艺与封装。据韩国总统办公室消息，SK集团、三星等韩国企业与全球科技巨头达成的一系列框架合计约9500亿美元。

AI硬件链条全面受益

中信建投认为，AI硬件链条景气度正从模型侧持续传导至应用落地。CPU正重新成为AI基础设施核心支柱——AI Agent、物理AI的爆发带动CPU与GPU配比重构，推理算力需求成为核心增量。

研报继续看好GPU、CPU、存储、高速网络及算力租赁服务等全产业链环节。在AI基础设施建设从”训练驱动”向”推理驱动”切换的关键节点，CPU作为服务器算力的基石，有望持续受益于这一结构性转变。

*文章来源：本文基于中信建投2026年7月27日研报”头部CPU公司财报亮眼，持续推荐AI产业链”改写，数据补充自同花顺、财联社、腾讯自选股等公开信息。*

Vera Rubin 的关键定位是：把 GPU 和 CPU 打包成一套完整的 AI 工厂。英伟达不再只想当 GPU 供应商，而是要把 AI 数据中心里从算力到调度的每一颗芯片都收入自己版图。

一、配置与性能：算力翻倍、能耗降一档

Vera Rubin 是英伟达 Grace Blackwell 混合超算平台的继任者，单机架（NVL 72）配置为 36 颗 Vera CPU + 72 颗 Rubin GPU。英伟达高管在 workshop 上公布的几个核心数字是：

• 每瓦特 token 处理量是 Grace Blackwell 的 10 倍
• 内存带宽接近 Blackwell 的 3 倍
• 100% 全液冷，可减少芯片散热能耗
• 取消机架间线缆，英伟达称之为”无缆计算”和”热插拔”

实际效果是：机架部署时间从此前的数小时压缩到几分钟，对大规模数据中心部署来说意义重大——目前 AI 算力瓶颈已经从买不到 GPU 转移到装不上、调试慢。

二、为什么英伟达要做 CPU

长期以来 CPU 是英伟达的弱项，市场被 AMD 和 Intel 占据。但 AI 正在改变格局：随着智能体（agentic AI）系统变多，CPU 承担了数据流调度、网络通信、软件协同等关键角色，需求量大幅上升。

英伟达给出的答案是 Vera CPU——一颗采用单芯片（monolithic）设计、放弃 chiplet 架构的 ARM 处理器。Nvidia CPU 产品营销负责人 Hannah Coutand 解释：把多个 chiplet 拼装在一起，会给内存带宽和数据搬运带来沉重税负；单芯片设计让数据在一颗集成电路上移动得更快。

Nvidia 加速计算副总裁、CUDA 架构之父 Ian Buck 更直接：在硅谷，要么创新，要么死。我们不只是要做 GPU，还要把 CPU 一起卷。

值得注意的是，Vera CPU 不仅内嵌在 Vera Rubin 机架中，也作为独立产品对外销售——据报道英伟达已告知中国客户，最快今年 8 月就能拿到。

三、首批客户与竞争格局

英伟达已经确认的 Vera Rubin 早期客户包括 Microsoft、OpenAI、Oracle。其中 OpenAI 已经率先部署了一台 Vera Rubin 机架，正在生产环境试用。

竞争对手方面，AMD 将在本周的年度会议上推出对标的 Helios AI 机架，意图从英伟达嘴里抢走大客户。AMD 近年在数据中心 CPU 市场份额上增长明显，x86 架构加上 chiplet 设计仍是其招牌。

四、给市场释放的信号

英伟达这次强力推 Vera Rubin，背景之一是上一代 Blackwell 芯片曾因机架过热问题被迫改设计、推迟发货，市场对英伟达能否按节奏交付新平台存在疑虑。黄仁勋反复强调 Vera Rubin 正在全面量产，下半年发货——这次 workshop 也是在反复对市场喊话：节奏没乱，产能稳得住。

更深层的信号是：当竞争对手在 AI 加速器市场追赶时，英伟达选择把战场从 GPU 单独比拼升级到整套 AI 基础设施比拼。卖铲子不够，还要把铲子、矿场、调度员都包给客户。

据英伟达高管透露，公司正在与多家日本企业合作开发机器人 AI；黄仁勋本人上周在 Computex 台北展上带回的台湾小吃也堆在执行简报中心办公室——英伟达的全球 AI 算力生态，正以肉眼可见的速度扩张。