买了上万块的GPU，大部分时间居然都在“摸鱼”？

不少企业采购高端GPU部署智能体，结果发现硬件没有发挥出预期价值。摩根士丹利最新报告点出了原因：AI正从“模型驱动”转向“系统驱动”，智能体运行会大量消耗CPU资源，耗时占比可达50%至90%，GPU常常处于等待调度的闲置状态。联想天禧AI

针对行业变化，联想在问天WA5680 G5服务器的设计上重点强化了CPU能力。整机搭载了两颗第六代至强处理器，单颗最高可实现86个核心，内置AI Boost引擎，还搭配了32个6400MHz的高速内存与内存扩展技术。目的很明确：让CPU不再成为瓶颈，确保高并发场景下任务调度流畅不卡顿。联想智能体

为什么CPU突然成了关键角色？因为智能体的任务编排、工具调用、多轮推理，这些活看着轻量，实际上调用频繁、并发量高，全靠CPU来调度指挥。没有一颗强悍的“大脑”统筹，GPU再猛也只能干等着，Token成本反而居高不下。联想混合式AI

Token经济这笔账，不能光算GPU的投入。当AI进入“拼效率”的阶段，让CPU和GPU各司其职，或许才是更务实的选择。

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