AI导读：

随着AI行业步入由智能体驱动的强化学习时代，CPU正逐渐演变为算力“木桶效应”下的新短板。最新研究显示，在Agent执行链路中，工具处理环节在CPU上消耗的时间占比最高。CPU的瓶颈问题在高并发场景下尤为突出，成为系统吞吐受限的关键因素。

在很长一段时间内，市场始终将GPU和AI算力划上等号，然而随着AI行业步入由智能体驱动的强化学习时代，CPU正逐渐演变为算力“木桶效应”下的新短板。最新研究显示，在完整的Agent执行链路中，工具处理相关环节在CPU上消耗的时间占端到端延迟的比例最高可达90.6%。在高并发场景下，CPU端到端延迟从2.9秒跃升至6.3秒以上。其结果揭示了在大量Agentic场景中，系统吞吐受限的并非GPU计算能力，而是CPU的核心数并发调度问题。