在台北电脑展（Computex）的演讲中，英特尔首席执行官陈立武透露，企业对中央处理器（CPU）的需求正呈现显著增长态势，部分产品已出现供应紧张。过去一个月内，多位企业负责人直接与他沟通，希望增加CPU的供货量。这一现象反映出，随着人工智能应用场景的扩展，CPU的战略价值正在被重新评估。
陈立武指出，代理型人工智能（Agentic AI）在强化学习、任务调度和多模型协同等环节中，对CPU资源的消耗远超预期。他强调：“CPU的核心地位正在提升。面对代理型AI的演进，我们需要重构系统架构，而CPU在强化学习与任务编排中扮演着不可替代的角色。”这一观点与近年来行业过度关注图形处理器（GPU）的趋势形成对比。
近年来，市场焦点多集中于GPU在大型语言模型训练中的作用，但随着AI应用从模型开发转向实际执行与自动化管理，CPU在数据处理、工作流协调和系统控制中的价值逐渐显现。英特尔提供的数据显示，其每年出货数亿颗系统级芯片（SoC），并通过与合作伙伴共建的生态体系，在个人计算、边缘AI、数据中心和智能中心四大领域构建了技术壁垒。
在数据中心领域，陈立武重申了英特尔对x86架构的长期承诺。他援引IDC的预测称，到2030年，全球80%的服务器将基于x86平台运行。这一架构已支撑全球数据中心运营近半个世纪，其兼容性和扩展性仍是企业级应用的首选。
随着AI基础设施需求的爆发，CPU市场的竞争格局正在发生变化。传统上由英特尔和AMD主导的服务器CPU市场，正迎来英伟达、高通等新进入者。这些厂商试图通过整合CPU、GPU和专用集成电路（ASIC）的异构计算方案，抢占智能化工作负载的市场份额。陈立武认为，未来的竞争将超越单一芯片性能，转而围绕完整的AI生态系统展开。
英特尔的应对策略是强化全栈能力，覆盖芯片设计、先进制造、系统平台和软件生态。陈立武在演讲中表示：“这是英特尔的转型元年。我们正在构建一个全新的技术体系，而这仅仅是个开始。”据悉，该公司计划针对不同场景推出定制化解决方案，包括专用CPU、GPU和ASIC产品组合。
