中国企业又要被割韭菜了？4大处理器，全面大涨价！
中国一直是全球最大的芯片进口国，如果从全球的芯片市场规模，再结合中国的芯片进口量来看，甚至全球生产出来的芯片，最终有60%以上会进口至中国来。 当然，这60%的芯片进入中国之后，并不是全部消耗在中国市场了，而是其中又有60%以上可能会在中国被制造成各种电子产品，再出口至海外市场。 但不管怎么样，中国是全球最大的芯片买家，所以只要芯片涨价，中国就要付出大量的金钱来进口芯片。 以往全球的芯片
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互联网乱侃秀
2026.10.16
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快科技
2026.10.14三大CPU巨头集体涨价！Intel、AMD、高通最高涨20%：幕后推手竟是台积电
快科技10月14日消息，据报道，CPU市场近期正迎来新一轮涨价潮。英特尔、高通、AMD三大厂商接力调价，涨价压力从晶圆制造端一路传导至PC、服务器及终端整机。 英特尔自9月1日起率先调价，这是其自去年底以来的第三轮涨价。 按产品线差异化调整：高端Panther Lake型号涨幅最大，达15%至20%；Meteor Lake与Arrow Lake调涨5%至10%；面向入门市场的Ald
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互联网乱侃秀
2026.10.13国产最强X86 CPU，已拿下全球2%，国内15%的份额？
10年前，全球的CPU，几乎是X86架构的天下，其它的架构，可以忽略。 那时候的intel、AMD这两家，可以说是垄断全球CPU市场，所有的PC厂商，不管是个人消费PC，还是服务器，都要看intel、AMD这两家的脸色。 不过后来，ARM架构崛起，还有众多的其它架构，也开始抢夺X86的份额。 确实也导致X86架构的份额持续走低，尤其是在服务器领域，因为服务器领域对于生态的要求并没有那么高
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互联网乱侃秀
2026.10.12全球服务器CPU市场，国产CPU，终于有了存在感！
按照机构的数据，今年一季度，全球服务器CPU的出货量高达7.53亿颗量级（753万颗）。 其中英特尔的份额高达52.9%，表面上来看，依然是一家独大，但大家要知道在2020年的时候，英特尔的占比为88.6%。 相当于6年前，跌了36个百分点，相当于下滑了40%。 而AMD则从6年前的5.5%，一路涨到现在25%左右，是原来的4倍多了，可见AMD这六年，确实从intel这里抢到了太多的份额
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互联网乱侃秀
2026.10.05龙芯都那么强，只落后intel两年了，为何大家死活不愿意用？
大家都清楚，国内有6大国产CPU，分别是龙芯、兆芯、申威、海光、飞腾、鲲鹏。 其中申威主要用于超级计算机，飞腾、鲲鹏、海光主要用于服务器，相对而言，用于个人计算机的，更多是兆芯、龙芯这两个品牌。 龙芯相对而言，优势更明显一点，一方面是龙芯从指令集，到IP核，再到制造，全部是国产化的，100%自主可控。 另外从性能来看，龙芯的CPU，落后intel、AMD其实也就是2-3年的时间。 大家
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海豚研究
2026.09.30拿 DSec 来套？Muse 如何真正撬动 CPU 需求
对于Muse对CPU的带动，前两天海豚君已经做了讨论（点此回顾）。我们注意到X上有人提到了不一样的观点，先来看看不一样的声音： “基准情形下服务1亿DAU需要1GW电力，其中只有约0.1GW来自CPU/VM层。 取决于每个Muse DAU每天产生多少次推理等效模型调用，3到4GW完全说得通。” 下面海豚君再来讨论下具体差异： 1.计算方式对比 首先我们来对比下计算方式： F
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数智前线
2026.09.29CPU重回C位，英特尔与阿里云共闯“四道关”
智能体规模化落地，CPU重回C位。英特尔与阿里云从记忆、执行、成本、信任入手，拆解Agent时代基础设施的难题。 文｜赵艳秋 编｜牛慧 9月，杭州国际博览中心人潮涌动。2026云栖大会英特尔专场上，英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立在开场展示了一组数据，把当下人工智能业界严峻的供需问题提出来——今年智能体开始规模化部署，底下的基础设施跟得上吗？ 需求一侧，全球约80%的企
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芝能智芯
2026.09.29RISC-V 走过16年，难题从造CPU挪到了造服务器
RISC-V 走过 16 年，从支撑CPU到了成为成熟计算平台，SiFive 在 Hot Chips 2026 上把标准进展和产业采用情况过了一遍 芝能智芯出品 聊 RISC-V，多数人第一反应是：开源、免费的 CPU 架构。这话不算错， RISC-V 的前景还是很于远大的，给芯片产业换的一种协作方式：大家共用一套基础语言，各家自由设计处理器，再靠标准化机制保证软件能跨芯片跑起来。 RI
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海豚研究
2026.09.29Muse“爆火”，CPU 迎来自己的 ChatGPT 时刻？
Meta于9月8日发布Muse。每个Muse运行在一台专属虚拟机Muse Secure VM上，这台VM同时存放agent和用户数据；耗时较长的任务在用户关掉App后仍会继续执行，遇到变化或需要审批时再回来找用户。产品迅速走红，一度登顶美国移动端下载榜。 关于Muse产品端的情况，以及对Meta的逻辑影响，可以查看海豚君上周点评（见长桥App），下面我们来谈谈这给上游产业链带来的变化。 Mus
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半导体产业纵横
2026.09.29一颗CPU跑1000个智能体，英特尔在赌什么？
“10分钟内，拉起1万个沙箱。” 在Intel Connection 2026期间，英特尔提出了这个数字。每个沙箱的创建时间不能超过60毫秒，沙箱不是空壳，它要承载一个完整的运行环境，包括镜像、文件系统和隔离空间。这个需求不是实验室里的假设，它来自真实客户的生产环境。而它也指向一个具体的问题：当智能体从聊天演进到干活，数据中心到底需要变成什么样？ 英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆
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证券之星
2026.09.24被AI Agent重新定价的CPU生意
算力市场的注意力，过去两年几乎被GPU占满。训练峰值上不去，一切努力都显得次要，所以格局被几张加速卡定义了节奏。可当产业链走完最热闹的那一段，风向开始从"把模型推得更大"转向"把模型用得起来"，注意力悄悄从单一芯片的算力峰值，挪到了整套系统能不能扛住海量并发的日常调用。 这个转向，把被冷落许久的CPU重新推回了牌桌中央。它从给GPU打下手的前台角色，变作了任务拆解、数据搬运、多轮调用的真正调度者
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半导体产业纵横
2026.09.23在苏州，英特尔发布先进制程时间表，14A在途
英特尔18A已量产，18A-P进入风险量产，14A将在2027年下半年启动风险量产，2028年大规模量产。 350亿参数大模型能本地跑在一台PC上；到2030年，全球超80%的服务器仍将基于x86运行；18A制程已量产，14A按计划推进。这三组数据放在一起，是英特尔对AI竞争的一次重新定义：当AI从“生成内容”走向“执行任务”，胜负不再取决于单颗芯片，而取决于谁能把PC、边缘、数据中心、
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影子备忘录
2026.09.23AI智能体，正在让CPU身价暴涨
CPU的身价正在被AI智能体抬高 图片来源 | 网络（如侵权请联系删除）部分AI生成 过去两年，AI圈有一个几乎无人质疑的共识：GPU决定AI的上限。 从大模型训练到推理部署，产业的关注点几乎都绕着GPU打转。 显存够不够大、带宽够不够高、Token吞吐量能达到多少，成为衡量AI基础设施能力的核心指标。英伟达的股价曲线，就是这场算力狂欢最直观的注脚。 但最近，一款
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半导体产业纵横
2026.09.22海光入局，国产嵌入式CPU进入第二阶段
过去几年，算力主要集中在数据中心等云端，但随着行业智能化持续深入，越来越多计算任务开始下沉到边缘侧和设备现场。算力下沉主要原因有三，首先是实时性，工业控制需要微秒级响应和多任务并发，数据上云再回传的控制回路在物理上就跑不通；其次是安全性，金融交易、医疗影像这类敏感数据，必须在本地完成闭环；最后是带宽问题，海量传感数据持续上云，存储和流量的成本水涨船高。这三方面的原因，使得嵌入式芯片开始成为算力
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数说商业
2026.09.22CPU，成长最快+盈利最强的10家企业
CPU产业链上游为半导体材料（硅片、光刻胶、特种气体等）与设备（光刻机、刻蚀机、沉积设备、检测设备等）； 中游包含IP核授权、芯片设计、晶圆代工、封装测试等核心环节； 下游应用覆盖PC、服务器、移动终端、工控、车载及各类嵌入式场景。 整体技术壁垒极高，设计端依赖架构授权与EDA工具，制造端受先进制程设备约束，产业链环节分工高度专业化，具备长周期、重资本、强迭代的特征。 CPU产业链企业成长
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