隨著 AI Agent（代理式 AI）相關應用加速落地，雲端資料中心的推論工作負載呈現爆發式成長，進一步推升伺服器中央處理器（CPU）的需求。市場研究機構集邦科技預估，伺服器 CPU 出貨量繼 2026 年預期年增 31% 後，2027 年更可在 AI 推論需求帶動下，實現超過 40% 的年成長率。
AI 代理服務帶動架構轉變 CPU 與 GPU 配比朝 1 比 1 邁進
這波伺服器 CPU 需求的顯著成長，核心驅動力來自 AI 工作負載型態的轉變。過往以 AI 模型訓練為主的伺服器機櫃，極度依賴圖形處理器（GPU）或特殊應用積體電路（ASIC），導致 CPU 與 GPU/ASIC 的配置比例多維持在 1 比 8。然而，隨著企業與使用者大幅採用 AI Agent 進行多步驟任務處理與邏輯推理，資料中心內的 AI 推論比重快速攀升。
為了支援更為繁重的資料排程、系統管理與軟體邏輯運算，伺服器內部配置正迎來轉型。研調觀察指出，新一代 AI 伺服器（AI Server）機櫃方案中的 CPU 配比，正逐步從過去的 1 比 8 調整至 1 比 2，甚至在部分高度依賴複雜邏輯推論的架構中達到 1 比 1，大幅釋放伺服器 CPU 的採購動能。
晶片兩大陣營洗牌 Arm 架構 2027 年市占上看三成
在市場競爭格局方面，傳統 x86 架構與崛起中的 Arm 架構正展開激烈消長。2025 年 x86 陣營仍掌握將近九成的市場份額，但受限於英特爾（Intel）新產品遭遇製程與封裝挑戰、出貨時程遞延，加上自有產能吃緊，導致其市占率下滑。相對地，超微（AMD）憑藉 Genoa 與 Turin 平台穩定出貨，並規劃於 2026 年小規模量產 Venice 晶片，市占率呈現持續上升態勢。
另一方面，Arm 架構則成為此波 AI 推論浪潮的最大受益者之一。除了輝達（NVIDIA）Grace 平台與未來的 Vera CPU 預計顯著擴大出貨外，雲端服務供應商（CSP）如亞馬遜 AWS（Graviton）、Google（Axion）與微軟（Cobalt）亦積極投入自研晶片量產。集邦預估，Arm 架構伺服器 CPU 市占率將從 2026 年突破兩成，進一步於 2027 年跨過 30% 大關。
這代表什麼
對於整體科技產業與台灣供應鏈而言，伺服器 CPU 需求的大幅暴增，意味著 AI 發展重點正從「極致算力訓練」走向「普及化應用落地」。過去市場焦點大多集中於高單價的 AI 訓練晶片與高端 GPU 伺服器，但當 AI Agent 深入各行各業、需要處理大量即時交談與多步驟工作時，系統對通用型運算晶片的需求將會呈倍數成長。
對台灣伺服器供應鏈（如代工廠、散熱模組、載板與電源供應器業者）來說，CPU 與 GPU 配比提升至 1 比 2 或 1 比 1，意味著單一伺服器機櫃內的組件密度與附加價值均有所提高。此外，Arm 架構自研晶片的崛起，多數仰賴台積電先進製程生產，台灣半導體與封測產業鏈將繼續在 AI 推論時代扮演關鍵的基礎支柱。
背景補充
所謂的「AI Agent（代理式 AI）」，是指具備自主目標規劃、記憶管理、工具使用與執行邏輯的 AI 系統。與傳統僅能單次回覆問題的大型語言模型（LLM）不同，AI Agent 能夠根據使用者的指令，自行拆解任務、呼叫外部軟體工具或資料庫，並持續修正執行過程直至達成目標。這類複雜的應用需要大量的資料排程與邏輯轉換，正是促使伺服器 CPU 負載遽增的主因。
而在伺服器 CPU 領域，市場過去幾十年長期由 x86 架構（Intel 與 AMD）壟斷。近年來，隨著超大型雲端資料中心為了降低營運成本與提高能效，紛紛轉向採用 Arm 架構自行設計專屬 CPU，加上輝達推出搭配 GPU 的 CPU 產品，讓 Arm 架構在資料中心市場的滲透率迅速提升。
常見問題
為什麼 AI Agent 的普及會增加伺服器 CPU 的需求？
AI Agent 執行任務時需要進行複雜的邏輯推理、任務拆解與系統資料調度，這些軟體管理與排程工作極度仰賴 CPU 的運算，進而改變了伺服器機櫃中 CPU 與 GPU 的配置比例。
2027 年伺服器 CPU 市場的競爭格局會如何變化？
x86 陣營市占率將受到壓縮，其中 Intel 受限於產能與新品遞延，而 AMD 市占則穩步成長；Arm 架構則在輝達與大型雲端業者自研晶片帶動下，市占率預計躍升至 30%。
伺服器內 CPU 與 GPU 的配比出現了什麼樣的轉變？
過去以模型訓練為主的伺服器，CPU 與 GPU 或 ASIC 的配比通常為 1 比 8；但在 AI 推論需求帶動下，配比正逐步走向 1 比 2，甚至達到 1 比 1。