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。
AI 進入推論時代 CPU 重新成為資料中心關鍵資源
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。
Xeon 重新帶動獲利 英特爾瞄準 AI 平台商機
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。
AI 需求強勁 供應能力反成最大挑戰
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。
