La CPU e la GPU diventano una relazione simbiotica, espandendo significativamente il TAM
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```htmlCPU e GPU diventano una relazione simbiotica, con un'espansione significativa del TAM. L'AI agentica non richiede solo GPU. Le GPU si occupano della generazione di token, mentre le CPU si occupano delle chiamate agli strumenti, dell'esecuzione dei programmi, della ricerca e dell'interazione con i database. Pertanto, è fondamentale la potenza di calcolo dell'intero sistema; la latenza della CPU e la velocità di completamento dei compiti influenzano l'utilizzo della GPU e l'esperienza dell'utente.Si prevede che il TAM delle CPU server passerà da 61 miliardi di dollari nel 2026 a 211 miliardi di dollari nel 2030, di cui circa 180 miliardi legati all’AI. Gli analisti ribadiscono perciò il rating di acquisto su AMD, NVDA e INTC e aumentano il prezzo obiettivo e le previsioni di profitto per AMD.Non si dovrebbe più valutare la domanda tramite il "numero di core per utente". La CPU non sta sostituendo l’acceleratore, ma sta espandendo il mercato complessivo dei sistemi AI. Le differenze tra produttori, carichi di lavoro, architetture e utilizzo sono notevoli, quindi non si può semplificare il calcolo al numero di core per utente.Un indicatore più utile è: quanti compiti può avviare la GPU, quanti può gestire la CPU contemporaneamente, quanto velocemente si ricevono i risultati, e il valore aggiunto al livello di rack.Si prevede che il volume di spedizioni di CPU AI aumenterà da 16 milioni di unità nel 2026 a 53 milioni di unità nel 2030, circa 1,5 volte quello degli acceleratori (circa 0,7 volte nel 2026).Diversi percorsi danno spazio ad AMD, NVDA e ARM. NVDA adotta meno core grandi ma più veloci, restituendo rapidamente dati alla GPU; ARM enfatizza un numero maggiore di core per migliorare la parallelità; la gamma di prodotti AMD è la più ampia e anche Intel si sta orientando verso carichi di lavoro diversificati.La vera chiave non è la specifica del singolo CPU, ma il tempo di completamento, il numero di agenti per rack, l'efficienza della memoria e la dissipazione termica. Si prevede che il valore del packaging delle CPU AI aumenterà, e il prezzo medio delle CPU server potrebbe salire da circa 1600 dollari a circa 2600 dollari.ARM punta a nuovi mercati, x86 mantiene quelli esistenti. La quota di mercato delle server ARM potrebbe raggiungere circa il 40% entro la fine del decennio; se i cloud provider su larga scala accelerano la migrazione, potrebbe arrivare persino al 50%. Tuttavia, x86 resta solido nei settori tradizionali del cloud e del software enterprise, mentre ARM è più adatto per nuovi carichi di lavoro. NVDA beneficerà della distribuzione Rubin, e gli ambienti eterogenei potrebbero favorire AMD o Intel. Le CPU personalizzate dei cloud provider su larga scala possono generare royalties per ARM, ma non necessariamente maggiori entrate per CPU commerciali; inoltre esistono opportunità locali per CPU enterprise di circa 80 miliardi di dollari.Il mercato delle CPU server si espanderà rapidamente e la struttura si sposterà decisamente verso l’AI. Il fatturato totale nel 2025 sarà di circa 35 miliardi di dollari, mentre nel 2030 si prevede raggiungerà 211 miliardi di dollari, con un CAGR del 36% dal 2026 al 2030. Il segmento tradizionale/IaaS crescerà più lentamente, con una quota che si ridurrà da quasi il 50% a circa il 14%; l’AI (computazione/nodo principale + agenti intelligenti) diventerà dominante, rappresentando circa l’86% nel 2030.I nodi AI agentici saranno quelli a crescita più rapida. Nel 2026 si stimano circa 6,4 miliardi di dollari, salendo a 90,2 miliardi di dollari nel 2030, con un CAGR del 94% e una quota che arriva al 43%, quasi pari a quella della computazione/nodo principale. Questi ultimi cresceranno nello stesso periodo da 36 a 90,2 miliardi di dollari. Ciò significa che la crescita del mercato CPU server negli anni a venire sarà principalmente trainata dall’AI, soprattutto dai carichi di lavoro agentici, e non solo dalla domanda tradizionale del cloud.```
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