120 milliards → 220 milliards de dollars ! AMD revalorise les CPU à l'ère de l'IA

La compétition pour les infrastructures AI continue de s’intensifier, mais l’attention du marché ne se limite plus à la performance des GPU, elle se porte désormais sur la réévaluation de l’ensemble du système de calcul.

Dans un rapport de recherche publié le 23 juillet par Barclays, il est indiqué que le principal signal envoyé par AMD lors de la conférence Advancing AI n’est pas la nouvelle génération de GPU ou de serveurs AI, mais plutôt une révision à la hausse des perspectives à long terme sur le marché des CPU pour serveurs.

L’entreprise prévoit que d’ici 2030, la taille du marché mondial des CPU pour serveurs atteindra 220 milliards de dollars, soit quasiment le double des 120 milliards prévus précédemment, reflétant le passage du CPU d’un rôle auxiliaire à celui de ressource centrale dans les serveurs AI sous l’effet de l’Agentic AI (AI agent).

Sur cette base, AMD a également revu ses attentes sur le marché global du calcul. La société prévoit que d’ici 2030, le marché des accélérateurs AI pour data centers atteindra 1 400 milliards de dollars, tandis que le marché adressable de calcul (Compute TAM), englobant les CPU pour serveurs, accélérateurs AI et autres activités, s’étendra de 365 milliards de dollars en 2025 à environ 2 000 milliards.

Barclays estime que cela signifie que la compétition autour des infrastructures AI glisse progressivement d’une lutte pour les performances GPU uniques vers une compétition full-stack englobant CPU, GPU, réseau, logiciel et architecture système.

Révision majeure de la taille du marché des CPU pour serveurs

Ce qu’il faut retenir de l’événement n’est pas le rack Helios ni la nouvelle génération de GPU, mais bien la redéfinition par AMD de la taille future du marché des CPU pour serveurs.

L’entreprise prévoit qu’en 2030, la taille du marché des CPU pour serveurs atteindra 220 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel composé porté de plus de 35% à plus de 50%. Barclays considère que cette révision agressive indique un changement notable dans l’appréciation de l’architecture future des serveurs AI par AMD.

La logique principale derrière cette prévision réside dans le développement rapide de l’Agentic AI (AI agent). AMD prévoit que les "Agentic CPU" destinés aux charges de travail d’agents représenteront plus de la moitié du marché total des CPU pour serveurs.

À mesure que de plus en plus d’applications AI passent de l’entraînement à une mise en production réelle, les CPU assumeront des fonctions de gestion de modèles, d’exécution d’agents, de coordination de tâches et de gestion des données, n’étant plus une simple composante auxiliaire dans les serveurs GPU mais une base de croissance indépendante pour le marché.

L’inférence devient le nouveau point focal de la compétition des infrastructures AI

Outre la réévaluation de l’espace marché, les réflexions d’AMD sur la structure des charges de travail AI sont également au centre de l’attention de Barclays.

La société prévoit que l’inférence deviendra en 2026 le principal scénario de calcul AI, représentant environ 60% des charges de travail AI totales, contre 50% et 40% respectivement en 2025 et 2024. Cela indique que la compétition industrielle évolue de "qui peut entraîner le plus grand modèle" vers "qui peut exécuter des modèles à moindre coût et avec une efficacité supérieure".

Barclays estime que cela explique pourquoi AMD lance simultanément la plateforme Helios, le GPU MI455X, la connexion Ethernet et la plateforme logiciel ROCm.AI. La compétition future autour des infrastructures AI ne concernera plus seulement la puissance de calcul des GPU, mais portera sur le coût total du système, la capacité mémoire, la bande passante, les connexions réseau et l’écosystème logiciel.

Le rapport souligne que le secteur reste actuellement soumis à une pénurie relative de puissance de calcul. Avec l’expansion continue des déploiements chez les grands fournisseurs de cloud et l’entrée en phase de volume chez les clients existants, le rythme de croissance du segment data center d’AMD pourrait surpasser celui du marché en général. Toutefois, la conférence n’a pas dévoilé de nouveaux grands clients et le partenariat avec Anthropic avait déjà été annoncé auparavant.

De la puce à la plateforme, AMD perfectionne sa feuille de route produits jusqu’en 2030

S’appuyant sur ces constats, AMD a affiné sa planification produit pour les prochaines années.

Au niveau hardware, la société a officiellement lancé le rack Helios AI, combinant MI455X GPU, Venice CPU, Salina DPU et Vulcano AI NIC en une solution système complète. MI455X intègre 432 Go HBM4, une bande passante mémoire de 23,3 To/s et prend en charge un calcul FP4 jusqu’à 40PFLOPS. AMD prévoit que le débit de token pourrait être jusqu’à 34 fois supérieur à celui de la génération précédente et le coût par token jusqu’à 18 fois moindre.

AMD met l’accent sur l’efficacité du système. Selon la société, comparé à la plateforme Vera Rubin de Nvidia, Helios propose une capacité HBM plus importante, une bande passante latérale plus élevée ainsi qu’une production de token par dollar supérieure, faisant glisser l’axe de compétition du simple GPU vers le coût total de possession (TCO) du système entier.

Parallèlement, AMD a étendu la roadmap CPU et GPU jusqu’en 2030. Le processeur Venice est désormais en production et devrait être déployé sur les plateformes cloud et serveurs OEM dès le quatrième trimestre ; les deux prochaines générations de CPU, Florence et Ravenna, sont programmées respectivement pour 2028 et 2030. Côté GPU, le MI500 devrait être lancé en 2027, suivi du MI600 en 2028, le MI500 adoptant pour la première fois à la fois l’interconnexion cuivre et l’interconnexion optique.

Outre le hardware, AMD introduit la plateforme de développement AI ROCm.AI et continue d’élargir sa gamme de produits autour de l’inférence, du réseau et de l’écosystème robotique, notamment avec une solution décorrélée d’inférence co-développée avec Cerebras, une carte professionnelle d’inférence MI350P et la plateforme robotique KRIA AI System-on-Module, afin de renforcer les capacités full-stack des infrastructures AI.

Barclays estime que, plus que la performance des produits spécifiques, la conférence Advancing AI a changé les attentes du marché en redéfinissant l’ampleur future de la demande en calcul et en présentant les dernières perspectives sur l’évolution des infrastructures AI. Si la demande en inférence croît rapidement comme prévu par l’entreprise, l’importance des CPU pour serveurs et des solutions systèmes pourrait dépasser largement les attentes antérieures du marché.