Procesory odzyskały popularność w centrach danych

Zmienny krajobraz procesorów centrów danych

W ostatnich latach jednostki przetwarzania grafiki (GPU) zdominowały rynek technologiczny, a główni dostawcy chmurowi oraz firmy technologiczne inwestowali ogromne środki w te zaawansowane układy, aby napędzać swoje inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją (AI).

Jednocześnie centralne jednostki przetwarzania (CPU)—kluczowe komponenty obsługujące większość operacji centrów danych i codziennych usług cyfrowych—pozostawały w cieniu, ponieważ uwaga skupiła się na GPU.

CPU odzyskują znaczenie w erze AI

Ten trend zaczyna się odwracać. Na początku tego miesiąca Meta (META) i Nvidia (NVDA) ogłosiły znaczące rozszerzenie swojej współpracy, w ramach której Nvidia dostarcza Meta największą jak dotąd instalację serwerów opartych wyłącznie na Grace CPU.

Wkrótce potem AMD ujawniło nową umowę z Meta, obejmującą serwery wyposażone w CPU Venice oraz nadchodzące Verano. Podczas rozmowy o wynikach Intela (INTC) 22 stycznia, CEO Lip-Bu Tan podkreślił AI jako kluczowy czynnik napędzający popyt na CPU.

„Gwałtowny wzrost i różnorodność obciążeń AI wywierają presję na zarówno tradycyjne, jak i nowoczesne urządzenia, podkreślając kluczową rolę CPU w dzisiejszym świecie napędzanym przez AI,” zauważył Tan.

Chociaż może się wydawać zaskakujące, że CPU ponownie przyciągają uwagę w trakcie boomu na AI, rozwój inferencji AI oraz autonomicznych agentów AI stawia CPU na drodze do odrodzenia.

CPU: Kręgosłup obliczeń

CPU stanowią rdzeń niemal każdego systemu komputerowego. Od czasów, gdy Amazon (AMZN) wprowadził AWS w 2006 roku, CPU były fundamentem dużych centrów danych, umożliwiając świadczenie usług takich jak przejazdy na żądanie, współpraca nad dokumentami czy przeglądanie stron internetowych.

Jednak po tym, jak OpenAI (OPAI.PVT) uruchomiło ChatGPT pod koniec 2022 roku, branża skoncentrowała się na GPU, z czego skorzystały firmy takie jak Nvidia, która stała się najbardziej wartościową firmą na świecie specjalizującą się w GPU centrów danych.

Chociaż GPU wymagają CPU do zarządzania przepływem danych, inwestycje w serwery wyłącznie z CPU spadły, gdy organizacje zaczęły priorytetowo traktować infrastrukturę GPU.

Szafy serwerowe w Digital Realty Innovation Lab w Ashburn (Wirginia), 12 listopada 2025 r. (ANDREW CABALLERO-REYNOLDS / AFP via Getty Images)

„Zaobserwowaliśmy wyraźne przesunięcie inwestycji w stronę infrastruktury GPU zarówno na potrzeby szkolenia, jak i wdrażania modeli AI na szeroką skalę,” powiedział Ian Buck, wiceprezes Nvidii ds. hyperscale i wysokowydajnych obliczeń. „To doprowadziło do stagnacji na rynku CPU.”

Na przykład, dywizja Data Center i AI Intela odnotowała spadek rok do roku o 5,2% w 2023, utrzymała się na tym samym poziomie w 2024, a w 2025 roku zanotowała skromne odbicie o 4,9%, w okresie gdy Intel przechodził szerszą transformację.

Wzrost GPU kontra odrodzenie CPU

Dla kontrastu, przychody Nvidii z Data Center wzrosły—o 41% w 2023, 217% w 2024 oraz 142% w 2025 roku—w związku z gwałtownym wzrostem zapotrzebowania na GPU przez hyperscalery do obciążeń AI.

Jednak wraz ze wzrostem adopcji mniejszych modeli AI i autonomicznych agentów cyfrowych przez firmy, CPU wracają do łask. Ci agenci—półautonomiczne lub całkowicie autonomiczne boty wykonujące zadania—zwiększają wykorzystanie CPU.

„Gdy klienci przechodzą do obliczeń inferencyjnych, coraz częściej korzystają z mniejszych, bardziej wyspecjalizowanych modeli językowych, które często działają wydajniej na CPU,” wyjaśnił Dan McNamara, starszy wiceprezes i dyrektor generalny ds. obliczeń i AI dla przedsiębiorstw w AMD.

Agenci AI, wykonujący zadania takie jak przeglądanie stron czy zarządzanie plikami, dodatkowo zwiększają wykorzystanie CPU.

„Wyobraź sobie agenta AI rezerwującego podróż dla ciebie,” mówi analityk Bernstein Stacy Rasgon. „Początkowa prośba jest przetwarzana przez model, ale faktyczna rezerwacja odbywa się na serwerach linii lotniczych, które działają na CPU—nie na GPU.”

CPU są także kluczowe dla wydobywania danych, personalizacji oraz analizy kontekstowej wspierającej modele AI napędzane przez GPU.

„Wszystkie te dane muszą być pobierane z różnych baz danych. Choć zapytanie użytkownika liczy kilka setek słów, proces w tle obejmuje tysiące słów i skomplikowane zarządzanie danymi, obsługiwane przez flotę CPU,” dodał Buck.

Przyszły rynek CPU w AI

Analityk BofA Global Research, Vivek Arya, przewiduje, że rosnąca rola CPU w AI znacząco zwiększy przychody producentów układów. Szacuje, że rynek CPU może wzrosnąć z 27 miliardów dolarów w 2025 do nawet 60 miliardów dolarów w 2030 roku, przy czym serwery AI będą stanowić około 70% tego rynku, a serwery nie używające AI — 19%.

Nie oznacza to końca ery GPU. W rzeczywistości, wraz ze wzrostem obciążeń GPU, rośnie również zapotrzebowanie na CPU, które je wspierają.

„To nie jest gra o sumie zerowej,” podkreślił McNamara. „Zapotrzebowanie na CPU rośnie, ale wzrost GPU nie zwalnia—po prostu pojawia się więcej obciążeń.”

Zapisz się do newslettera Week in Tech od Yahoo Finance. · yahoofinance