Agentic AI爆发引发CPU算力危机：AWS遭遇内部资源告急

Agentic AI引爆CPU需求

作者：董静，华尔街见闻

AI Agent的爆发式普及正在引发一场意想不到的算力危机——不是GPU，而是长期支撑互联网运转的传统CPU。8月7日，据科技媒体The Information报道，亚马逊云服务（AWS）高管于今年5月召集工程师会议，发出警示：为确保EC2云服务器业务未来能满足所有客户需求，必须尽一切可能节省算力资源，这一要求明确涵盖CPU。

AWS内部CPU资源告急

知情人士透露，AWS已向各团队设定截止期限，要求在今年晚些时候削减计算资源占用。工程师正下线闲置的EC2虚拟服务器实例，将算力重新分配给外部客户。一名在AWS工作多年的工程师表示，过去数小时内可获取的CPU资源，如今需等待数天，这在其职业生涯中前所未有，并可能影响项目交付进度。

外部客户暂未受显著影响

AWS回应称，尽管面临“大量需求”，公司仍能满足“绝大多数内外部客户的计算需求”，并强调正与内部团队协作提升EC2资源利用效率。目前，通过合同承诺获得CPU算力的企业客户尚未报告运营层面的短缺。然而，AWS的“竞价实例”（Spot Instances）——即以大幅折扣出售但可随时收回的溢出资源——近几个月已愈发难以大批量获取，显示整体算力弹性空间正被压缩。

CPU与内存成AI新瓶颈

此次CPU短缺的核心驱动力是Agentic AI的快速普及。AI咨询机构Elendil Labs联合创始人Jing Xie指出，AI Agent在运行中需持续调用云计算资源，显著推高CPU使用量。“现在构建、生产和运行的大量工作，所需的CPU都比过去更多。”此外，AI公司在模型训练前的数据预处理阶段也高度依赖CPU读取文档、图像和视频等原始数据。

芯片厂商的数据印证了这一趋势：英特尔CEO在4月财报会上称AI推理中CPU与GPU使用比例为1:4，而到7月，CFO David Zinsner表示该比例已接近1:1。AMD和Arm高管亦有类似观察。与此同时，配套内存芯片供应不足及数据中心物理空间限制，进一步加剧算力紧缺。

科技巨头共面算力分配难题

算力的内外部分配已成为大型科技公司的共同挑战。据The Information此前报道，谷歌去年成立高级管理委员会，协调Google Cloud、DeepMind及消费者业务间的算力分配，但内部摩擦仍存——明星AI研究员Noam Shazeer因不满算力获取问题于今夏离职。相比之下，微软通过提升CPU和GPU集群管理效率，直接推动Azure云服务增长。CFO Amy Hood在上月财报会上表示：“当我们实现效率提升时，这些收益会被迅速货币化。”