AI对CPU的要求取决于任务类型：小型模型（如文本分类）可用主流消费级CPU（如i5/Ryzen 5），而大型模型（如GPT类）需多核高性能CPU（如至强铂金/鲲鹏920）或异构计算架构（CPU+GPU+NPU）。

1. 任务规模决定CPU需求

   • 小型AI任务（语音识别、基础NLP）对算力要求较低，4-8核x86处理器（如酷睿i7）搭配SSE/AVX指令集即可高效运行。
   • 中型任务（图像识别、复杂NLP）需16-32核处理器（如至强金牌）和AVX-512指令集，以加速矩阵运算。
   • 大型模型训练依赖多核ARM架构（如鲲鹏920）或高端x86（至强铂金），同时需高内存带宽支持参数吞吐。

2. 异构计算成为趋势
   AI工作负载逐渐转向CPU+GPU+NPU协同，例如AMD Ryzen AI和Intel Core Ultra系列，通过专用AI引擎（NPU）提升能效比，满足本地化推理需求。

3. 内存与存储的配套要求

   • 大模型参数爆炸需16GB以上内存，高频DDR5/LPDDR5减少数据瓶颈。
   • NVMe SSD（7000MB/s+）加速数据集加载，避免CPU因I/O等待闲置。

总结：AI对CPU的要求从轻度到极致分化明显，选型需匹配任务规模，同时关注内存、存储及异构计算支持，以平衡性能与成本。