Agentic AI新趨勢：亞馬遜AWS出現「CPU短缺」

作者：董靜，華爾街見聞

AI Agent的爆髮式普及正在引發一場意想不到的算力危機——不是GPU，而是CPU。

8月7日，據科技媒體The Information報導，亞馬遜雲服務（AWS）高管今年5月召集工程師開會，傳達了一個警示性信號：為確保旗下EC2雲服務器業務未來能夠滿足所有客戶需求，工程師必須盡一切可能節省算力資源。這一要求不僅涵蓋AI晶片，也明確指向長期支撐網路時代運轉的傳統CPU服務器。

報導稱，這一內部動作折射出更廣泛的行業趨勢：隨著越來越多的企業員工藉助AI Agent開發軟體，CPU需求正在急劇攀升，算力緊缺的壓力已從GPU蔓延至整個計算基礎設施。AI諮詢機構Elendil Labs聯合創始人兼董事總經理Jing Xie表示，他觀察到客戶的人均IT支出翻倍，直接原因正是AI Agent的大規模使用。

內部告急：工程師等待CPU資源從數小時延長至數天

據報導，知情人士透露，AWS已向各團隊設定截止期限，要求在今年晚些時候削減計算資源占用。工程師們正在下線此前用於軟體開發、如今已閒置的EC2虛擬服務器實例，以便將這部分算力重新分配給外部客戶。

一名在AWS工作數年的工程師表示，過去只需數小時便能獲取的CPU服務器資源，如今需要等待數天，這在其職業生涯中從未遇到過，並直言這種等待可能影響項目交付進度。

AWS方面對此回應稱，即便面臨"大量需求"，公司仍能滿足"絕大多數內外部客戶的計算需求"，並強調正與內部團隊密切協作，確保EC2資源得到高效利用，"一如既往"。AWS同時表示，其給予員工的指導方針並未因當前的內存緊缺而發生改變。

不過，據報導，目前，外部客戶所受影響相對有限。一位協助企業使用AWS的顧問表示，他尚未觀察到客戶通過合約承諾的CPU算力出現營運層面的短缺。

然而，AWS的"競價實例"（Spot Instances）——即AWS以大幅折扣出售、但可在兩分鐘內收回的溢出服務器資源——近幾個月來已愈發難以大批量獲取。

分析認為，這一信號表明，AWS整體算力的供需缺口正在收窄，彈性空間已大幅壓縮。對於依賴低成本競價實例運行大規模工作負載的企業客戶而言，這或許預示着雲端運算成本上行壓力的到來。

AI Agent驅動CPU需求激增，算力缺口超出預期

此次CPU短缺的核心驅動力，是Agentic AI的快速普及。Jing Xie指出，AI Agent在運行過程中通常需要調用更多雲端運算資源，並由此產生對CPU的持續性需求。

"基本上，現在構建、生產和運行的大量工作，所需的CPU都比過去更多。"

即便在AI開發流程內部，CPU同樣扮演着不可或缺的角色——例如，AI公司在為模型訓練準備數據時，需要通過CPU從文檔、圖像和影音中讀取原始數據。

晶片廠商的表態進一步印證了這一趨勢。

英特爾CEO Lip-Bu Tan在今年4月的財報電話會議上披露，AI推理（即模型運行）中CPU與GPU的使用比例為1比4；而到7月，英特爾首席財務官David Zinsner表示這一比例已接近1比1。AMD和Arm的高管也發表了類似評論。

除CPU本身外，與CPU配套使用的內存晶片供應不足，以及數據中心物理空間的限制，也在共同加劇這場算力緊缺。

值得關注的是，算力的內外部分配平衡，已成為大型科技公司近兩年面臨的共同挑戰。

據The Information此前報導，谷歌去年專門成立了一個由高級管理人員組成的委員會，負責在Google Cloud、DeepMind AI研究部門及消費者業務之間協調算力分配。即便如此，內部摩擦依然存在——谷歌明星AI研究員Noam Shazeer今年夏天早些時候因對算力獲取感到不滿而離職。

微軟的經驗則展示了另一面：算力管理效率的提升可以直接轉化為營收增長。微軟首席財務官Amy Hood在上月的財報電話會議上將Azure雲服務的部分增長歸因於CPU和GPU機群管理上的"效率提升"。

"當我們能夠實現效率提升時，這些收益會被迅速貨幣化。"

來源：金色財經

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