核心观点
　　AI算力体系从GPU单极叙事走向CPU+GPU协同，CPU需求结构发生质变，其价值迎来重估。过去几年，AI算力投资主线主要围绕GPU展开，市场对CPU的关注相对不足。但从实际算力系统运行来看，CPU仍承担着大量基础且关键的工作：在AI服务器和智算集群中，CPU需要负责系统调度、任务分发、数据预处理、内存管理、网络通信以及多进程协同；在科学计算、工业仿真、材料模拟、药物研发等场景中，CPU在高精度浮点计算、复杂分支判断和成熟软件生态方面仍具备优势。随着大模型训练、推理、Agent和AI4S等场景持续发展，算力系统对CPU的依赖并未下降，反而在数据流转、逻辑控制和高精度计算环节进一步凸显。我们认为，未来AI算力架构将更加依赖CPU与GPU/DCU的协同：CPU负责高精度计算、复杂逻辑控制和系统调度，GPU/DCU负责大规模并行加速，二者共同支撑AI算力基础设施，CPU价值中枢有望进一步上修。
　　海外CPU供需紧张持续性仍被低估，AI服务器需求与先进制程产能约束共同推升CPU景气度持续上移。近期海外CPU市场出现较明显涨价和交期拉长，据TrendForce转引供应链消息，自3月以来消费级CPU价格上涨5%—10%，服务器CPU价格上涨10%—20%，平均交期也从1—2周延长至8—12周。涨价主要来自两方面：其一，AI服务器和AIASIC快速放量，使CPU作为主控和系统调度核心的需求同步提升；其二，先进制程产能和封装资源高度紧张，Intel、AMD、NVIDIA等新一代CPU产品均需要争夺先进节点产能，供给端短期难以快速响应。我们认为，当前市场仍然低估了CPU在AI基础设施中的刚性需求，随着AI推理、Agent、多模态和AI4S场景扩张，CPU与GPU配比、单机CPU价值量和服务器CPU价格中枢均有望持续上移。
　　国产CPU从“可用”走向“好用”，海光信息等厂商产品迭代和生态能力持续提升。国产CPU过去的核心短板在于性能、生态和客户验证周期，但当前行业正在从单芯片性能追赶，进入系统级优化和生态适配阶段。中科曙光近期发布的新一代通用高性能计算平台搭载国产百核级通用CPU，通过“算—存—网”全栈协同实现性能突破，单CPUFP64双精度算力达10T，HPL双精度浮点相对性能较上一代提升近2倍，STREAM访存性能提升近1倍，显示国产通用计算平台在高精度算力和工程化能力上持续进步。海光信息方面，公司CPU兼容x86指令集及主流操作系统和应用软件，产品覆盖3000/5000/7000系列，分别面向工作站、通用服务器和高端通用服务器/先进计算系统；公司披露CPU按照代际持续升级迭代，并具备性能、生态和安全三方面优势。我们认为，随着AI算力需求扩张、国产化采购推进和产品代际迭代持续落地，国产CPU厂商有望在服务器、智算中心、科学计算、金融电信和政企信创等场景中持续受益。
　　投资建议与投资标的
　　我们认为CPU景气度有望不断提升，国产CPU厂商及对应产业链有望不断受益，相关标的为海光信息(688041，买入)、中科曙光(603019，买入)、禾盛新材(002290，未评级)、中国长城(000066，未评级)、龙芯中科(688047，未评级)、杰华特(688141，未评级)、神州数码(000034，未评级)等。
　　风险提示
　　行业竞争加剧；
　　产品迭代不及预期。