Видеокарты и микросхемы NAND — не единственные компоненты вычислительной техники, которые сейчас продаются как горячие пирожки благодаря буму в области искусственного интеллекта. Руководители AMD и Intel отмечают, что спрос на центральные процессоры (CPU) х64 значительно вырос из-за общего тренда создания фабрик ИИ и, в частности, благодаря переходу на выполнение рабочих нагрузок ИИ-инференса и агентного ИИ, сообщает портал HPCwire.

До настоящего момента графические процессоры (GPU) были бесспорными звездами шоу аппаратного обеспечения для ИИ благодаря своей способности обрабатывать тяжелые вычислительные задачи, необходимые современным нейронным сетям. Это особенно актуально на этапе обучения, когда GPU с тысячами ядер могут выполнять параллельное умножение матриц, необходимое для преобразования обучающих данных во взвешенные параметры. Занимая львиную долю рынка центров обработки данных, Nvidia пожинает плоды бума ИИ, который сделал ее первой в мире компанией с капитализацией в 5 трлн. долл.

По мере того, как в начале 2025 г. стихал первоначальный ажиотаж вокруг ИИ, внимание переключалось с обучения моделей ИИ на ИИ-инференс. Также появилась новая рабочая нагрузка — агентный ИИ. Внезапно операторы ИИ столкнулись с перспективой параллельного запуска сотен или тысяч полуавтономных агентов ИИ. Это создало новое узкое место в инфраструктуре, связанное со скоростью перемещения данных из памяти в GPU и обратно. Ненасытный спрос на высокоскоростную память (HBM) оказал давление на мировые запасы NAND, что привело к дефициту NVMe-накопителей и значительному росту цен.

До сих пор в нашем рассказе скромный CPU не играл главной роли. Но мы видим, что по мере развития ИИ требования к инфраструктуре снова смещаются в сторону оптимального выбора CPU.

Причина в том, что, хотя CPU нечасто напрямую запускают модели ИИ, они отвечают за выполнение многих других задач, необходимых для работы современных нейронных сетей. Среди них такие задачи, как предварительная обработка данных, оркестрация моделей ИИ и планирование распределения наиболее ресурсоемких задач между группами GPU. Неслучайно Nvidia, AMD и другие компании создают «суперчипы», которые объединяют GPU (или другие ИИ-ускорители) с CPU в одном чипе.

В некоторых случаях CPU являются предпочтительным оборудованием для выполнения ИИ-инференса, особенно для небольших моделей, которые будут работать на периферии. CPU меньше больших современных GPU, и у них более скромные требования к энергопотреблению и охлаждению. По мере развития революции в области агентного ИИ и стремления организаций к внедрению ИИ, они всё чаще предпочитают запускать свои модели ИИ локально и на периферии, а не в огромных облачных дата-центрах, отчасти для минимизации перемещения данных, которое требует больших вычислительных затрат.

«В этом году CPU снова стали „крутыми“, — заявил на недавней конференции Morgan Stanley Technology, Media & Telecom Conference в Сан-Франциско исполнительный вице-президент и финансовый директор Intel Дэвид Зинснер. — Мы давно считаем, что CPU должны присутствовать в этих дата-центрах наряду с GPU».

По его словам, общий рынок CPU вырос на 20-30% в 2025 г. и, как ожидается, продолжит расти в 2026 г. «Мы начинаем видеть, как клиенты в этом сегменте запрашивают долгосрочные соглашения, что говорит о перспективах этого направления, — отметил Зинснер. — Они рассматривают это на перспективу от трех до пяти лет и хотят закрепить за собой поставки».

Это мнение поддержала генеральный директор AMD Лиза Су, которая также выступила на конференции Morgan Stanley. «Я очень, очень рада развитию сегмента рынка GPU, — сказала она. — И спрос на CPU на самом деле намного превзошел мои ожидания».

Конец 2025-го и начало 2026 г. ознаменовались значительным спросом на высокопроизводительные вычисления, отметила Су, упомянув предстоящий запуск MI450, графического процессора AMD следующего поколения, который должен выйти во второй половине 2026 г.

Но GPU — не единственный тип чипов, пользующийся спросом благодаря ИИ. «Вообще говоря, мы наблюдаем значительный спрос на CPU в результате роста спроса на задачи инференса, — сказала Су. — Мы всегда считали, что вычислительная инфраструктура гетерогенна, и вам понадобятся CPU, CPU, ПЛИС и другие компоненты. Это действительно воплощается в жизнь в 2026 г.».

Intel и AMD представили на выставке Embedded World 2026 в Нюрнберге новые процессоры, которые ориентированы на выполнение рабочих нагрузок ИИ на периферии. Серия Intel Core 2 разработана для промышленных и периферийных приложений, требующих более высокой многопоточной производительности и меньшей задержки. А новый процессор AMD Ryzen AI Embedded P100 Series ориентирован на промышленные ПК, физический ИИ и медицинские приложения.

Миру определенно нужно больше ускорителей ИИ для выполнения сложных задач, которые требует ИИ. Триллионы долларов инвестируются в инфраструктуру для обеспечения работы новых рабочих нагрузок ИИ, и значительная часть этих денег пойдет на GPU и другие XPU от Nvidia, AMD, Intel и др. Но, будучи процессорами общего назначения, способными выполнять широкий спектр задач, скромные CPU также будут часто упоминаться в связи с развитием дата-центров в течение следующих четырех лет. Единственным сюрпризом здесь может быть то, что всплеск спроса на CPU оказался неожиданным.