Prozessoren haben in Rechenzentren wieder an Beliebtheit gewonnen

Der Wandel im Bereich von Rechenzentrum-Prozessoren

In den letzten Jahren dominierten Grafikprozessoren (GPUs) den Technologiemarkt, wobei große Cloud-Anbieter und Technologieunternehmen massiv in diese fortschrittlichen Chips investierten, um ihre Initiativen im Bereich künstliche Intelligenz (AI) voranzutreiben.

Unterdessen erhielten zentrale Prozessoren (CPUs) – die essenziellen Komponenten, die den Großteil der Rechenzentrumsoperationen und alltäglichen digitalen Dienste ausführen – weniger Aufmerksamkeit, da sich der Fokus auf GPUs verlagerte.

CPUs gewinnen im Zeitalter der AI erneut an Bedeutung

Dieser Trend beginnt sich umzukehren. Anfang dieses Monats gaben Meta (META) und Nvidia (NVDA) eine bedeutende Erweiterung ihrer Partnerschaft bekannt, wobei Nvidia Meta die bisher größte Bereitstellung von Grace CPU-only Servern liefert.

Kurz darauf stellte AMD eine neue Vereinbarung mit Meta vor, die Server mit AMDs Venice und den kommenden Verano CPUs umfasst. Auf dem Gewinnaufruf von Intel (INTC) am 22. Januar betonte CEO Lip-Bu Tan AI als entscheidenden Faktor, der die Nachfrage nach CPUs antreibt.

„Das schnelle Wachstum und die Diversifizierung von AI-Arbeitslasten erhöhen den Druck auf traditionelle und moderne Hardware und unterstreichen die entscheidende Rolle, die CPUs in der heutigen von AI getriebenen Welt spielen“, bemerkte Tan.

Obwohl es überraschend erscheinen mag, dass CPUs im Zuge des AI-Booms erneut Interesse auf sich ziehen, positioniert der Aufstieg von AI-Inferenz und autonomen AI-Agenten CPUs für ein Comeback.

CPUs: Das Rückgrat des Computings

CPUs dienen als Kern nahezu jedes Computersystems. Seit Amazon (AMZN) 2006 AWS eingeführt hat, sind CPUs das Fundament großer Rechenzentren und ermöglichen Dienste wie Ride-Sharing, Dokumenten-Zusammenarbeit und Web-Browsing.

Nachdem jedoch OpenAI (OPAI.PVT) ChatGPT Ende 2022 gestartet hat, verlagerte sich die Branche auf GPUs, und Unternehmen wie Nvidia profitierten, indem sie sich zum wertvollsten Unternehmen der Welt entwickelten – spezialisiert auf Rechenzentrums-GPUs.

Während GPUs CPUs benötigen, um den Datenfluss zu steuern, gingen Investitionen in eigenständige CPU-Server zurück, da Organisationen die GPU-Infrastruktur priorisierten.

Serverracks im Digital Realty Innovation Lab in Ashburn, Virginia, 12. November 2025. (ANDREW CABALLERO-REYNOLDS / AFP via Getty Images)

„Wir erlebten eine deutliche Verlagerung der Investitionen hin zu GPU-Infrastruktur für Training und Deployment von AI-Modellen im großen Maßstab“, sagte Ian Buck, Vice President für Hyperscale und High Performance Computing bei Nvidia. „Dies führte zu einer Stagnation im CPU-Markt.“

Beispielsweise verzeichnete Intels Data Center and AI Division 2023 einen Rückgang von 5,2 % gegenüber dem Vorjahr, blieb 2024 konstant und erzielte 2025 eine bescheidene Erholung von 4,9 % – in einer Periode, in der Intel auch eine umfassendere Transformation durchlief.

GPU-Wachstum vs. CPU-Wiederbelebung

Im Gegensatz dazu schnellte Nvidias Rechenzentrum-Umsatz nach oben – 41 % im Jahr 2023, 217 % im Jahr 2024 und 142 % im Jahr 2025 – da die Nachfrage nach GPUs bei Hyperscalern für AI-Arbeitslasten stieg.

Da Unternehmen zunehmend kleinere AI-Modelle und autonome digitale Agenten einsetzen, gewinnen CPUs wieder an Bedeutung. Diese Agenten – halb- oder vollautonome Bots, die Aufgaben übernehmen – treiben den CPU-Einsatz nach oben.

„Wenn Kunden zur Inferenz übergehen, verwenden sie kleinere, spezialisierte Sprachmodelle, die oft effizienter auf CPUs laufen“, erklärte Dan McNamara, Senior Vice President und General Manager für Computing und Enterprise AI bei AMD.

AI-Agenten, die Aufgaben wie Web-Browsing und Dateimanagement ausführen, steigern zusätzlich die CPU-Auslastung.

„Stellen Sie sich vor, ein AI-Agent bucht für Sie eine Reise“, sagte Bernstein-Analyst Stacy Rasgon. „Die Anfrage wird vom Modell verarbeitet, aber die eigentliche Buchung findet auf den Servern der Fluggesellschaft statt – und diese werden von CPUs betrieben, nicht von GPUs.“

CPUs sind zudem entscheidend für Daten-Mining, Personalisierung und die Kontextanalyse, die GPU-getriebene AI-Modelle unterstützen.

„Alle Daten müssen aus verschiedenen Datenbanken gesammelt werden. Während die Anfrage des Nutzers vielleicht ein paar hundert Worte umfasst, beinhaltet der zugrunde liegende Prozess tausende Wörter und komplexes Datenmanagement – alles von CPU-Flotten abgewickelt“, fügte Buck hinzu.

Der künftige CPU-Markt im Bereich AI

BofA Global Research Analyst Vivek Arya prognostiziert, dass die wachsende Rolle von CPUs in AI die Umsätze der Chip-Hersteller erheblich steigern wird. Er schätzt, dass der CPU-Markt von 27 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf bis zu 60 Milliarden Dollar im Jahr 2030 anwachsen könnte, wobei AI-Server etwa 70 % dieses Marktes ausmachen und Nicht-AI-Server 19 % beisteuern.

Das bedeutet nicht das Ende der GPU-Ära. Im Gegenteil, mit steigenden GPU-Arbeitslasten wächst auch der Bedarf an CPUs zur Unterstützung.

„Es ist kein Nullsummenspiel“, betonte McNamara. „Die CPU-Nachfrage steigt, aber das GPU-Wachstum verlangsamt sich nicht – vielmehr gibt es insgesamt mehr Arbeitslasten.“

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