行业转折：Agent应用场景的CPU挑战
　　Agent时代的到来，正在彻底改变数据中心的工作负载特征。多智能体协作、长上下文处理和密集工具调用，这些新的应用场景对计算架构提出了前所未有的要求。
　　以“推理→执行→评估→反思”为核心的Multi-Agent机制，带来了操作系统调度压力的急剧增加。在这种情况下，CPU的开销往往在通信带宽达到极限之前就已经成为系统瓶颈。
　　更值得关注的是，随着Agent云端沙盒调用量的飙升，云实例需求呈现爆炸式增长，这直接倒逼CPU性能与数量的双重提升。
　　同时，长上下文场景下，KV Cache需要从高带宽的HBM卸载至DRAM甚至NAND存储，此时的端到端吞吐量受制于远低于HBM带宽的PCIe通道。要解决这一问题，就必须增加CPU数量来提升总带宽或改进通信协议。
　　在高并发工具调用场景中，Agent同时调用多个外部工具、进行高频网页检索，只有高性能CPU才能支撑这种多进程、多线程的并发需求。