AI的Memory时刻，AI记忆成为支撑上下文连续性、个性化与历史信息复用的底层能力，持续扩展模型能力边界，有望促进AI Agent等应用加速落地。AI记忆的价值正从“费用项”转变为“资产项”，相关上游基础设施价值量、重要性将不断提升。建议关注产业链核心受益标的。

一、AI agent对CPU需求增加

二、CPU配比不断提升

三、内存条和接口芯片空间广阔

四、投资建议

AI的Memory时刻，AI记忆成为支撑上下文连续性、个性化与历史信息复用的底层能力，持续扩展模型能力边界，有望促进AI Agent等应用加速落地。AI记忆的价值正从“费用项”转变为“资产项”，相关上游基础设施价值量、重要性将不断提升。建议关注产业链核心受益标的。

风险提示

（一）AI产业发展以及需求不及预期

若AI相关模型和应用发展或下游需求发展不如预期，使得产业发展不如预期，进而影响AI服务器需求。

（二）AI服务器出货量不及预期

AI服务器出货量一方面受到企业IT支出，尤其是云计算厂商的Capex支出影响，因此若企业对算力设施的投入不及预期，可能影响AI服务器的出货量；另一方面AI服务器价值量占比较高的GPU和CPU若出现供应紧张等问题，也会对AI服务器的出货量级和节奏造成一定消极影响。

（三）国产厂商技术和产品进展不及预期

目前国内厂商不断开发模型以及相关应用，若在算力、数据、算法等某一因素上支撑不及预期，则可能导致国内厂商技术和产品进展不及预期。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

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学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

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