Agentic AI 延迟的真正来源

按工作流类型划分的延迟分布

聊天机器人工作流

CPU 开销：~15%

GPU 推理：~85%

GPU 占主导地位。CPU 只是信使。

智能体工作流

          CPU
          88%
        
CPU 开销：50–88%
GPU 推理：12–50%
GPU 处于空闲状态，等待 CPU。

关键数据

15×更多 Token在每个用户请求中，Agentic AI 生成的 Token 数量至少比聊天机器人多 15 倍
88%最大 CPU 占比在工具调用频繁的智能体流程中，高达 88% 的总延迟源于 CPU 处理
4×核心密度智能体推理每吉瓦所需的 CPU 核心数是传统 AI 推理的约 4 倍

每吉瓦所需的 CPU 核心密度

传统 AI推理 / 训练

30M 核心/GW

Agentic AI编排

120M 核心/GW