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英特爾 (INTC-US) 近日公布 2026 會計年度第二季財報，在 AI 需求持續升溫帶動下，不僅交出近 15 年來最快的營收成長紀錄，也打破市場長期認為「GPU 崛起將擠壓 CPU 需求」的看法。
分析指出，隨著 AI 發展重心逐漸從模型訓練轉向推論、AI 代理及多代理應用，伺服器 CPU 的重要性正快速回升，成為 AI 基礎設施不可或缺的一環。
英特爾第二季營收達 161.28 億美元，年增 25%，創下 15 年來最快成長速度；非 GAAP 每股盈餘（EPS）0.42 美元，優於去年同期每股虧損 0.10 美元。
公司資料中心與 AI 事業群營收達 62.62 億美元，年增 59%，營業利益更大增至 24.74 億美元。公司預估第三季營收將介於 158 億至 168 億美元。
英特爾執行長陳立武表示，AI 帶動的運算需求持續成長，是推升公司業績的主要動能，而 CPU、ASIC、先進封裝及晶圓代工將是英特爾未來承接 AI 需求的重要支柱。
過去幾年，大型語言模型訓練需求推升 GPU 採購熱潮，雲端服務商也將資本支出集中投入 GPU，伺服器 CPU 多半被視為配套零組件。
然而，隨著 AI 應用逐步進入大規模推理部署階段，GPU 前後的資料預處理、模型路由、網路通訊、權限管理、任務排程及工具調用，都需要大量 CPU 參與，使 CPU 的重要性再次提升。
尤其 AI 代理與多代理應用興起後，一次使用者請求可能涉及多輪模型推理、資料庫查詢、程式執行以及外部工具呼叫，CPU、記憶體與網路需承擔更多上下文管理及控制工作，資料中心採購策略也逐漸從追求單一晶片最高算力，轉向提升整體系統利用率。
英特爾第二季財報也反映出這項趨勢。資料顯示，英特爾資料中心與 AI 事業群營收年增 59%，遠高於用戶端運算及實體 AI 業務 13% 的增幅；資料中心與 AI 事業群營業利益也從去年同期 6.33 億美元大幅提升至 24.74 億美元，獲利成長速度甚至超越營收增幅。
此外，受惠於出貨增加、產品組合改善及供應吃緊等因素，Xeon 6 處理器也成為英特爾歷來量產速度最快的產品之一。
多項研究也顯示，AI 效能已無法單純以 GPU 數量衡量。
研究人員針對多 GPU 大型模型推理系統測試發現，若 CPU 配置不足，容易導致核心啟動延遲、通訊阻塞及 Token 生成延遲；增加 CPU 資源後，不同系統配置下首次 Token 延遲可改善 1.36 倍至 5.4 倍。
另一項針對五種 AI 代理工作負載的研究則顯示，部分案例中，CPU 負責的工具處理流程最高占整體延遲 90.6%。
雖然上述研究未必適用所有 AI 工作負載，但足以顯示，在 AI 推理與代理應用快速普及下，CPU 已重新成為影響整體 AI 系統效率的重要因素。
基於此趨勢，英特爾管理層也上調伺服器 CPU 需求預測，預估 2026、2027 年全球伺服器 CPU 出貨量將維持雙位數成長，成長動能可望延續至 2028 年。
CPU 業務復甦，也為英特爾帶來久違的獲利改善。
英特爾第二季非 GAAP 毛利率達 41.8%，較去年同期提升 12.1 個百分點；非 GAAP 研發及管理費用降至 39.67 億美元，年減 8%。
去年同期公司非 GAAP 營業虧損 5.03 億美元，今年第二季則轉為 27.7 億美元營業利益，主要受惠於營收擴張、良率提升及成本控制。
產品布局方面，英特爾持續強化 Xeon 在異質運算架構中的角色。
公司提出的 AI 系統架構中，由 Xeon 負責主機運算與任務調度，SambaNova RDU 執行部分推理工作，輝達 (NVDA-US) Blackwell GPU 則專注於 AI 加速運算，形成分工合作模式。
此外，Xeon 6 + 也將成為首款採用 Intel 18A 製程的伺服器處理器。
分析稱，英特爾並未試圖複製輝達 GPU 生態系，而是利用自身 x86 軟體基礎、企業客戶關係及本地部署經驗，提供不同 AI 加速器間的資料交換、調度與管理能力。
若 Xeon 未來能有效串聯 AI 模型推理、企業資料庫、既有商業軟體及資料治理流程，英特爾未來收入來源也有望延伸至網路設備、客製化 ASIC、軟體最佳化及先進封裝等領域。
不過，市場競爭依舊激烈。超微半導體 (AMD-US) 持續擴大伺服器 CPU 市占率，雲端業者也加速導入 Arm(ARM-US) 架構及自研晶片，GPU 廠商亦積極整合 CPU 與 AI 加速器產品。
英特爾管理層坦言，目前部分產品競爭力仍落後市場，公司仍須持續改善單執行緒、多執行緒效能及能源效率。
相較需求，英特爾目前更大的挑戰來自供應端。
管理層指出，目前伺服器 CPU 需求已明顯高於供應能力，晶圓、基板及記憶體仍是 AI 基礎建設擴張的主要瓶頸，新增產能預計集中於第三季末及第四季釋出，因此短期營收仍將受到產能爬坡速度影響。
供不應求雖提升訂單能見度及議價能力，但也迫使公司持續加大投資。
英特爾已將 2026 年資本支出提高至逾 200 億美元，並預期 2027 年投資規模將進一步增加，重點投入 Intel 3、18A、18A-P 製程、先進封裝、基板及記憶體供應鏈。
然而，高額投資也帶來現金流壓力。
英特爾第二季營業現金流為 70.06 億美元，但調整後自由現金流仍為負 84.19 億美元。公司表示，主要受到合作夥伴投資變化、資本支出及融資租賃付款影響，目前 AI 需求已改善營運獲利，但尚未完全反映至自由現金流。
另一方面，晶圓代工業務仍是英特爾獲利最大的壓力來源。
英特爾代工業務第二季營收 57.65 億美元，年增 31%，營業虧損 20.89 億美元，雖較去年同期 31.68 億美元收斂，但虧損規模仍相當龐大。
目前 18A-P 已進入風險試產，部分 Panther Lake 產品也已開始量產，未來良率改善、外部客戶導入及產能利用率，將決定代工業務何時能進一步縮小虧損。
整體而言，英特爾此次財報顯示，公司復甦已從需求驗證階段邁向製造能力驗證。AI 推理與代理應用快速發展，讓 CPU 重新成為 AI 基礎建設的重要核心，也為英特爾帶來新的成長契機。
不過，未來 AI 商機能否真正轉化為長期獲利，仍取決於 18A 製程、先進封裝、晶圓代工及供應鏈擴產能否如期落地。
對英特爾而言，GPU 點燃了 AI 算力競賽，而 CPU 能否成為帶領公司重返成長軌道的關鍵，接下來幾季的製造能力與供貨效率將是市場關注焦點。
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