Агентный ИИ (agentic AI) — это подход, при котором модель не просто выдаёт ответ, а «разбивает» задачу на подзадачи и последовательно координирует выполнение действий через набор автономных компонентов. Такой режим работы меняет то, как проектируются и эксплуатируются центры обработки данных: вместо привычной ориентации на обучение вокруг GPU всё чаще требуется более сложная «оркестрация» вычислительных ресурсов, где центральные процессоры становятся не вспомогательным элементом, а критическим звеном. В результате, по оценкам аналитиков UBS, рынок серверных CPU может заметно расшириться.
Почему агентный ИИ перестраивает архитектуру дата-центров
Если классические сценарии в основном концентрировались на GPU для обучения и последующей отработки моделей, то агентные системы создают новые требования к вычислениям. Им нужно управлять множеством параллельных процессов, поддерживать изоляцию задач, координировать «подагентов» и обеспечивать устойчивую работу сервисов в условиях высокой нагрузки. В таких условиях серверная платформа начинает зависеть от производительности CPU не меньше, чем от ускорителей.
Аналитик UBS Тимоти Аркури (Timothy Arcuri) связывает этот сдвиг с ожидаемым ростом серверного TAM по CPU — Total Addressable Market, то есть совокупного адресуемого рынка, который отражает потенциальный объём продаж в конкретной категории. По прогнозу банка, к 2030 году TAM для серверных процессоров может вырасти примерно в пять раз.
Ключевая оценка UBS по объёму рынка CPU
- База 2025 года: около $30 млрд
- Прогноз к 2030 году: примерно $170 млрд
Динамика, по мнению UBS, подкрепляется экспертными оценками: в типичном агентном развёртывании требуется от 3x до 5x больше CPU-ядер на одного пользователя по сравнению с традиционными нагрузками.
Кто может выиграть: ARM в центре внимания
Хотя рост рынка в целом рассматривается как «попутный ветер» для разных игроков, UBS выделяет вероятность того, что часть новой спросовой волны достанется конкретным архитектурам. В частности, внимание обращают на долю ARM в сегменте серверных CPU.
Аркури считает, что к 2030 году доля ARM в устройствах может подняться до 40–45%. Для сравнения: на 2025 год оценивается доля порядка 15%.
Такой прогноз связывают с приоритетами крупных облачных провайдеров — гиперскейлеров (hyperscalers). Они нацелены на энергоэффективность и масштабирование высокой плотности, а для агентных систем важную роль играют «head nodes» — узлы, которые координируют работу агентов и управляют потоком задач.
На фоне этих ожиданий UBS повысил целевую цену по ADR ArmHoldings (NASDAQ:ARM) с $175 до $245. Одновременно банк отмечает рост долгосрочного темпа CAGR по EPS до 37% — речь о compound annual growth rate, то есть среднегодовом темпе прироста прибыли на акцию.
AMD и Intel: ставка на параллельность и «эффект перетока»
Следующий слой оценки касается того, как распределится спрос между производителями. UBS ожидает, что Advanced Micro Devices Inc (NASDAQ:AMD) сможет получить существенную выгоду благодаря сильным позициям в процессорах с большим числом ядер и поддержкой многопоточности. Эти характеристики особенно важны для масштабирования параллельной работы множества подагентов в агентных системах.
Что касается Intel Corporation (NASDAQ:INTC), аналитик отмечает планы компании «сократить разрыв» по производительности с помощью будущих решений Coral Rapids. При этом в ближайшей перспективе Аркури допускает, что наиболее заметный позитив может прийти не только из серверного сегмента, но и через «spillover» — эффект перетока технологий и выпуска в PC-рынок.
Локальные вычисления на ПК ускоряют цикл обновлений
Параллельно с изменениями в дата-центрах агентные инструменты всё чаще подталкивают к переносу части задач на устройства конечных пользователей. Логика проста: задействовать «бесплатные» вычислительные ресурсы на месте и снизить задержки, связанные с обращениями к облаку. В практическом смысле это может стимулировать большой цикл обновления персональных компьютеров.
UBS рассматривает этот тренд как дополнительный источник роста спроса — для x86-поставщиков, то есть производителей процессорных архитектур, используемых в большинстве современных ПК и серверов.
Инференс нового типа: «ступенчатый» рост привязки CPU к ускорителям
Ещё один важный фактор — требования агентного инференса (inference), то есть вычислений при использовании модели, когда система применяет уже обученные параметры для выполнения задач. UBS указывает, что именно техническая специфика агентного инференса ведёт к «step-function» эффекту — резкому скачку показателя attach rate.
Attach rate в данном контексте означает, сколько CPU прикрепляется к одному ускорителю (например, к GPU). По данным, собранным UBS, в традиционном обучении обычно требуется 8–12 CPU-ядер на один GPU. В агентных системах потребность может достигать 80–120 ядер на один GPU.
Почему так много CPU-ядер
Причина кроется в необходимости создавать отдельную изолированную среду — «sandbox» — для каждого подагента, который ИИ запускает для выполнения фрагмента задачи. Такой подход повышает безопасность, упрощает контроль выполнения и снижает риски конфликтов между параллельными процессами, но требует значительно большего количества вычислительных ресурсов на CPU.
Аркури отмечает, что это усложнение постепенно меняет конфигурации: вместо распространённой схемы 1-to-4 CPU-per-GPU (условно: один CPU приходится на четыре ядра GPU или соответствующую пропорцию) в ближайшие годы возможен переход к диапазонам 1-to-2 и даже 1-to-1.
Спрос влияет и на цены: рост ASP для серверных CPU
Изменение архитектурных пропорций неизбежно отражается и на финансовых показателях. UBS ожидает ускорение роста Average Selling Prices (ASPs) — средних цен продажи. Логика проста: если CPU становится «узким местом» и требуется больше ядер и более дорогие конфигурации, возрастает доля продукции высокого класса.
В банке приводят ориентиры по стоимости топовых решений: высокопроизводительные AI CPU, включая NVIDIA’s 144-core Grace и AWS’s 192-core Graviton 5, могут стоить в диапазоне $3,000–$4,000 за единицу.
Прогноз доходов по CPU к 2030 году
Финальная часть оценки UBS касается того, как описанный сценарий может перейти в выручку производителей. К 2030 году банк прогнозирует «pro-forma» — то есть расчётные, сопоставимые оценки выручки — по CPU.
- AMD: около $41 млрд про-форма CPU-выручки
- Intel: около $39 млрд
- ARM: около $26 млрд CPU-выручки в сумме, из которых
- $16 млрд — продажи устройств
- $10 млрд — роялти (royalties), то есть платежи за использование архитектуры
В совокупности эти ожидания сводятся к одной идее: агентный ИИ переводит вычисления из плоскости «GPU как главный центр» в плоскость более сбалансированной системы, где CPU берут на себя роль управляющего и изолирующего слоя. А значит, рынок серверных процессоров получает шанс на масштабный пересмотр — от объёма поставок до структуры конфигураций и уровня цен.