AI系列专题（一）：Agent沙箱打开CPU增量空间，四大场景演绎需求弹性

　　投资要点：

　　AI需求由内容生成转向自主执行演进，沙箱有望成为服务器CPU的重要增量来源。随着大模型推理及任务执行能力持续提升，AI需求逐步从对话问答向Agent实际任务执行延伸。与主要由GPU承担的模型推理不同，沙箱作为Agent的执行环境，其计算负载主要由CPU承担。Agent应用范式的变化推动AI算力需求由单纯模型推理向“推理+执行”拓展，CPU有望从GPU的配套资源进一步发展为独立的算力需求来源。

　　Agent规模化应用有望带来千万核级CPU需求，编程Agent为当前主要拉动力量。沙箱CPU需求主要由并发规模及单位任务资源消耗决定。我们将Agent拆分为个人、编程、浏览器及企业级四类场景，分别以1亿日活、人均每日1个任务为统一基准，综合考虑沙箱运行时长、CPU利用率及资源冗余后，四类场景物理核需求加总约2022万核，折合约31.6万颗64核CPU，其中编程Agent贡献近七成。随着Agent应用规模扩大，沙箱有望带来可观的服务器CPU需求增量。

　　用户规模扩张与任务复杂度提升形成乘数效应，编程Agent兑现最快，企业级Agent长期弹性最大。沙箱CPU需求增长不仅来自Agent渗透率提升，更取决于单用户任务频次、任务执行时长及并发规模的持续增加。编程Agent受益于Vibe Coding，用户边界扩大与复杂工程任务并行化同步推进，需求兑现确定性较强；个人Agent由按需调用向常驻化发展，浏览器Agent随任务成功率提升加速渗透；企业Agent则逐步由轻量交互向复杂业务流程延伸，任务执行深度及并发规模具备更大的长期增长空间。

　　GPU配套CPU配置提升叠加Agent独立执行需求，服务器CPU有望迎来新一轮增长机遇。一方面，随着GPU计算能力持续提升，数据处理、任务调度及内存管理对CPU的性能和资源配置提出更高要求，提升CPU配置以改善GPU利用效率具备较强经济性，为服务器CPU需求提供基础支撑。另一方面，Agent将CPU需求从GPU配套进一步拓展至独立任务执行，增长驱动由GPU部署规模延伸至Agent用户数量及任务执行密度。我们认为，两条需求主线有望形成共振，推动CPU在AI算力基础设施中的价值量持续提升，建议关注服务器CPU产业链的长期增长机会。

　　相关公司（以下公司均未评级）：

　　美股：Intel、AMD

　　A股：海光信息、禾盛新材

　　风险提示：Agent商业化与渗透率不及预期；沙箱资源复用效率提升；Agent执行向本地端迁移。