CPU i GPU stają się współzależne, a TAM znacznie się powiększa

```htmlCPU i GPU stają się relacją symbiotyczną, TAM znacznie się rozszerza Inteligentna AI agentów nie potrzebuje wyłącznie GPU. GPU odpowiada za generowanie tokenów, CPU za wywoływanie narzędzi, wykonywanie programów, wyszukiwanie i interakcję z bazami danych. Całkowita wydajność systemu jest więc kluczowa; opóźnienia CPU i szybkość realizacji zadań wpływają na efektywność GPU i doświadczenie użytkowników. Szacuje się, że TAM serwerowych CPU wzrośnie z 61 miliardów dolarów w 2026 roku do 211 miliardów dolarów w 2030 roku, z czego około 180 miliardów będzie związane z AI. Analitycy ponownie podtrzymują rekomendacje kupna dla AMD, NVDA i INTC, zwiększając docelową cenę akcji oraz prognozy zysków dla AMD.Nie należy już mierzyć zapotrzebowania za pomocą „liczby rdzeni na użytkownika” CPU nie zastępuje akceleratorów, lecz rozszerza cały rynek systemów AI. Różnice między producentami, obciążeniami, architekturą i współczynnikiem wykorzystania są ogromne, więc nie można upraszczać do liczby rdzeni na użytkownika. Bardziej użytecznymi wskaźnikami są: ile zadań uruchamia GPU, ile CPU może obsłużyć jednocześnie, jak szybko wyniki są zwracane oraz dodatkowa wartość na poziomie racka. Przewiduje się, że dostawy AI CPU wzrosną z 16 milionów sztuk w 2026 roku do 53 milionów sztuk w 2030 roku, co stanowi około 1,5 raza więcej niż akceleratorów (w 2026 roku około 0,7 raza).Rozmaite strategie dają przestrzeń AMD, NVDA i ARM NVDA korzysta z mniejszej liczby, ale szybszych rdzeni, zwracając wyniki do GPU z niskim opóźnieniem; ARM podkreśla większą liczbę rdzeni dla zwiększenia równoległości; AMD ma najszerszą gamę produktów, Intel również rozwija się w kierunku obsługi szerokich obciążeń. Kluczowe znaczenie ma nie specyfikacja pojedynczego CPU, lecz czas realizacji, liczba agentów AI na rack, efektywność pamięci i chłodzenia. Przewiduje się wzrost wartości opakowań AI CPU, a średnia cena serwerowych CPU może wzrosnąć z około 1600 dolarów do około 2600 dolarów.ARM walczy o nowe rynki, x86 utrzymuje dotychczasowe ARM może osiągnąć do 40% udziału w rynku serwerów do końca obecnej dekady, a przy przyspieszonej migracji ultra wielkoskalowych usług w chmurze nawet 50%. Jednak x86 pozostaje stabilne w tradycyjnych chmurach i oprogramowaniu korporacyjnym, podczas gdy ARM lepiej nadaje się do nowych typów obciążeń. NVDA skorzysta na wdrożeniu Rubin, a środowiska heterogeniczne mogą być korzystniejsze dla AMD lub Intela. Dostosowane CPU dla ultra wielkoskalowych dostawców chmury mogą przynosić ARM opłaty licencyjne, ale niekoniecznie przekładają się na sprzedaż komercyjnych CPU; istnieje także około 80 miliardów dolarów szansy w rynku lokalnych firmowych CPU.Rynek serwerowych CPU szybko się powiększy i wyraźnie przesuwa w kierunku AI. Całkowity wolumen sprzedaży w 2025 roku wyniesie około 35 miliardów dolarów, zaś w 2030 roku szacowany jest na 210,6 miliarda dolarów, przy złożonej rocznej stopie wzrostu około 36% od 2026 do 2030 roku. Tradycyjna / IaaS rośnie wolniej, jej udział spada z prawie 50% do około 14%; zadania związane z AI (obliczenia / węzły główne + agenty AI) stają się główną siłą, w 2030 roku będą stanowić około 86%.Węzły agentów AI rozwijają się najszybciej. W 2026 roku ich wartość wynosiła około 6,4 miliarda dolarów, a w 2030 roku wzrośnie do 90,2 miliarda, przy złożonej rocznej stopie wzrostu około 94%, a udział w rynku wzrośnie do około 43%, prawie wyrównując się z obliczeniami / węzłami głównymi. W tym samym okresie obliczenia / węzły główne wzrosną z 36 miliardów do 90,2 miliarda dolarów. Oznacza to, że przyszły przyrost serwerowych CPU będzie pochodził głównie z AI, szczególnie z obciążeń agentów, a nie tylko z tradycyjnego zapotrzebowania chmurowego.```