W erze agentów AI, czy CPU i GPU powinny być "1:1"?
Sztuczna inteligencja agentowa wywołuje przełom w obszarze mocy obliczeniowej – CPU żegna się z rolą „drugoplanową” i czeka ją historyczna rewaluacja! Bank of America prognozuje, że CPU staje się „centrum sterowania” centrów danych, a stosunek CPU do GPU zbliży się z obecnego 1:4 do 1:1; do 2030 roku rynek osiągnie wartość ponad 210 miliardów dolarów. W tym wartym miliardy wyścigu obóz ARM ma dynamicznie wzrosnąć i zdobyć prawie połowę udziałów, AMD – dzięki wydajności – stanie się najlepszym wyborem, natomiast Intel stanie w obliczu wyzwania związanego z malejącym udziałem w rynku.
Fala Agentic AI fundamentalnie zmienia architekturę obliczeniową centrów danych, a strategiczna rola CPU gwałtownie wzrasta.
Bank of America Securities w najnowszym raporcie badawczym podniósł całkowity potencjalny rynek serwerowych CPU (TAM) w 2030 roku do ponad 210 miliardów dolarów — ponad 20% wyżej w porównaniu do wcześniejszej prognozy około 170 miliardów dolarów, oraz podniósł oczekiwaną roczną złożoną stopę wzrostu z 30% do 36%.
Kluczowa logika tej zmiany opiera się na: wraz z ewolucją obciążeń AI od trenowania poprzez inferencję do Agentic AI, rola CPU w systemach centrów danych przekształca się z „drugoplanowej” wobec GPU w „płaszczyznę sterowania” agentów. Bank of America przewiduje, że relacja CPU do GPU zmieni się z epoki trenowania (około 1:4) do fazy inferencji AI (około 1:2), a ostatecznie w epoce Agentic AI zbliży się do 1:1. Oznacza to, że do 2030 roku CPU będą stanowić około 10% z całkowitego TAM systemów centrów danych szacowanego na 2,2 biliona dolarów, podczas gdy w latach 2024–2025, czyli czasach trenowania, było to poniżej 7%.
Na poziomie poszczególnych spółek, Bank of America utrzymuje rekomendację kupna dla AMD z ceną docelową 620 dolarów, postrzegając go jako najlepszy wybór w segmencie CPU; utrzymuje również rekomendację kupna dla Nvidia (NVDA) z ceną docelową 350 dolarów, wskazując ją jako główny wybór w całym sektorze półprzewodników.
Agentic AI przebudowuje logikę popytu na CPU
Zespół analityków Bank of America kierowany przez Viveka Aryę zauważa, że ścieżka rozwoju obciążeń AI systematycznie zwiększa zapotrzebowanie na CPU.
W epoce trenowania CPU przede wszystkim realizowało zadania pomocnicze, takie jak wstępna obróbka danych, tokenizacja, batch processing oraz dostarczanie danych do GPU, podczas gdy GPU/akceleratory były sercem mocy obliczeniowej. Ten układ sprawił, że w latach 2022–2025 rynek akceleratorów AI rósł w tempie +139% CAGR, a serwerowe CPU tylko +14% CAGR. Do 2025 roku akceleratory AI stanowiły 85% wydatków na obliczenia w centrach danych, CPU tylko 15%, podczas gdy w 2021 roku stosunek wynosił jeszcze 26% do 74%.
W epoce Agentic AI następuje strukturalna zmiana. Agentic AI nie jest prostym „pytanie–odpowiedź”, lecz obejmuje planowanie, wyszukiwanie kontekstu, wywoływanie narzędzi, zarządzanie stanami, interakcję API, routing modeli i ocenę rezultatów, czyli wieloetapowe, cykliczne przepływy pracy. Te zadania z natury wymagają sekwencyjnego przetwarzania, typowego dla CPU, a nie równoległych obliczeń macierzowych, w których GPU są najlepsze. Bank of America uważa, że CPU awansuje z „procesora hosta” na „płaszczyznę kontroli” dla inferencji AI.
Warto zauważyć, że Bank of America podkreśla, iż nie chodzi o zastępowanie GPU przez CPU, lecz o równoległy wzrost zapotrzebowania na oba układy. GPU pozostają kluczowe w obliczeniach macierzowych, inferencji dużych modeli, prefetchingu o wysokiej przepustowości i zaawansowanych modelach; CPU zaś przejmują większe obowiązki w organizacji, zarządzaniu pamięcią, wykonywaniu narzędzi i obsłudze danych, a wąskie gardła systemów rozszerzają się z samego GPU na szerszą warstwę infrastrukturalną, co pozwala na znaczne powiększenie całkowitego TAM centrów danych.
Rynek w 2030 roku: ARM wznosi się, Intel pod presją
Bank of America dzieli serwerowy TAM CPU w 2030 roku na trzy kategorie: tradycyjne/IaaS około 30 miliardów dolarów, AI compute/head node około 90 miliardów dolarów, agentic AI niezależne nody około 90 miliardów dolarów, razem te dwie ostatnie stanowią około 180 miliardów dolarów i 86% całkowitego rynku AI CPU.
Pod względem prognozowanych udziałów rynkowych ARM będzie największym zwycięzcą. Bank of America przewiduje, że w 2030 roku ARM commercial CPU (w tym Nvidia Vera, ARM AGI, Qualcomm CPU) będą odpowiadać za około 38% wartości rynku serwerowych CPU, ARM custom CPU (m.in. AWS Graviton, Google Axion, Microsoft Cobalt) za około 9%, łącznie prawie 47%. AMD ma utrzymać udział około 31%, natomiast udział Intela (INTC) spadnie z około 34% w 2026 roku do około 22% w 2030, choć jego absolutne przychody nadal będą rosnąć w tempie CAGR około 22%.
Pod względem wolumenu Intel pozostanie liderem (ok. 36%), ale systematyczny spadek wartościowego udziału rynku odzwierciedla jego konkurencyjną słabość przy zaawansowanych obciążeniach AI. Bank of America wskazuje, że względna przewaga Intela to tradycyjne obciążenia korporacyjne i platforma Coral Rapids oparta na procesie 18A-P, która może już w 2028 zmniejszyć dystans do konkurencji.
AMD: podwójne prowadzenie w liczbie rdzeni i częstotliwości
Bank of America określa AMD jako najlepszy wybór CPU, z powodu podwójnej przewagi: wysokiej częstotliwości i liczby rdzeni.
W kwestii częstotliwości AMD Turin (5. generacja EPYC) osiąga szczytowy takt 5,0 GHz — więcej niż Intel Granite Rapids (4,3 GHz) czy Nvidia Grace (około 3,35 GHz). Venice (gen. 6 EPYC), planowany na drugą połowę 2026 roku, powinien jeszcze wzmocnić tę przewagę, czyniąc CPU AMD idealnym wyborem jako head node/compute node dla rozbudowanych klastrów AI.
Jeśli chodzi o liczbę rdzeni, przewaga AMD jest jeszcze bardziej wyraźna. Venice przewiduje wsparcie do 256 rdzeni/512 wątków, znacznie powyżej Nvidia Vera (88 rdzeni/176 wątków) i Intel Diamond Rapids (przewidywane max 192 rdzenie). Bank of America wylicza, że AMD EPYC 9965 (Turin, 192 rdzeni) zapewnia rack-level performance dla agentic AI workload 2,37x większy niż Nvidia Vera, a Venice (256 rdzeni) może rozwinąć tę przewagę do 3,30x.
Ponadto Bank of America docenia skuteczność AMD w produkcji Zen 6/2nm i przejrzystość w łańcuchu dostaw oraz przewagę ekosystemu x86 w dostosowaniu do obciążeń agentic AI pod względem bezpieczeństwa i niezawodności (RAS).
Niezależny rack CPU od Nvidii otwiera nową przestrzeń popytu
Nvidia wprowadzi niezależny rack CPU Vera wraz z platformą Vera Rubin w drugiej połowie 2026 roku (CPX rack), co Bank of America uznaje za jeden z katalizatorów podwyższenia prognozy TAM dla CPU.
Ten rack może zintegrować do 256 CPU Vera, jest chłodzony cieczą, specjalnie zoptymalizowany pod agentic AI workloads — odpowiada za orchestrację, kontrolę pamięci i zarządzanie I/O, oraz umożliwia testowanie, egzekucję i weryfikację wyników generowanych przez racki Vera Rubin NVL72. W kompletnej superkonstrukcji 40-rack Vera Rubin SuperPOD każdy pod zawiera 1152 GPU Rubin, 576 CPU Vera w rackach obliczeniowych i dodatkowe 512 CPU Vera w niezależnych rackach CPU; stosunek CPU do GPU zbliża się do 1:1.
Bank of America uważa, że takie niezależne racki CPU obsłużą pipeline RAG, bazy danych wektorowe, przygotowanie danych, wykonywanie API/narzędzi i inferencję małych lub średnich modeli — czyli obciążenia dotychczas zbyt rozproszone dla drogich racków GPU — co realnie powiększa całkowite TAM zamiast tylko zastępować istniejący popyt.
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
Byki z Wall Street nabierają pewności siebie: wzrost zysków S&P 500 najwyższy od 30 lat
Zysk S&P 500 w drugim kwartale wzrósł o 31% rok do roku, co według Bloomberg Intelligence jest najszybszym tempem wzrostu poza okresami ożywienia po recesji od 1992 roku, znacznie przewyższając oczekiwane 23%. Napędzane przez AI marże zysku wzrosły z 14% do prawie 16%, a wycena spadła z 26-krotności do poniżej 22-krotności, co oznacza „reset”. Ekspansja zysków rozprzestrzeniła się już na akcje małej i średniej kapitalizacji, a także na rynki europejskie i azjatyckie.
Deutsche Bank: Zakupy złota przez banki centralne i napływy do ETF sprawiają, że złoto znajduje się w fazie „wybuchowych” wzrostów
Deutsche Bank uważa, że piąta „wybuchowa” faza wzrostu złota, która rozpoczęła się w 2024 roku, wciąż trwa. Popyt banków centralnych na złoto, wyrażony w rzeczywistych dolarach, osiągnął historyczne maksimum, a około połowa tego popytu nie została zgłoszona do MFW. Napływ środków do globalnych ETF-ów ponownie stał się dodatni, przy czym popyt azjatycki jest szczególnie silny. Bank ustalił docelowy przedział cenowy złota na koniec roku na 4700-5100 dolarów za uncję, wskazując, że głównym czynnikiem wzrostu jest dalsze narastanie długu publicznego Stanów Zjednoczonych. Obecne pozycje na rynku kontraktów terminowych pozostają na niskim poziomie, a potencjał wzrostu nie został jeszcze w pełni wyceniony.
Ceny krypto
Więcej
