¿En la era de la IA agente, la CPU debe estar en proporción de “1:1” con la GPU?

La ola de Agentic AI está cambiando fundamentalmente la arquitectura de cálculo de los centros de datos, elevando significativamente la posición estratégica de las CPU.

Bank of America Securities, en su último informe de investigación, elevó la escala total del mercado potencial (TAM) de las CPU de servidores para 2030 a más de 210 mil millones de dólares, lo que representa un aumento de más del 20% respecto a la previsión anterior de aproximadamente 170 mil millones, y aumentó la tasa compuesta anual esperada del 30% al 36%.

La lógica central de este ajuste es: con la migración de las cargas de trabajo de la IA desde el entrenamiento hacia la inferencia y posteriormente hacia Agentic AI, el rol de la CPU en los sistemas de centros de datos está evolucionando de "actor secundario" frente a la GPU hacia "plano de control" orquestando agentes. Bank of America prevé que la proporción de CPU a GPU pasará de aproximadamente 1:4 en la era del entrenamiento a reducirse gradualmente a 1:2 en la fase de inferencia de IA, y finalmente acercarse al 1:1 en la era de Agentic AI. Esto significa que para 2030, las CPU representarán aproximadamente el 10% del TAM total de sistemas de centros de datos estimado en unos 2.2 billones de dólares, por encima del menos del 7% de la era de entrenamiento entre 2024 y 2025.

A nivel de acciones individuales, Bank of America mantiene la calificación de compra para AMD, con un precio objetivo de 620 dólares, considerándola como la mejor opción en CPU; y mantiene la calificación de compra para NVIDIA (NVDA), con un precio objetivo de 350 dólares, señalándola como la preferida en el sector de semiconductores.

Agentic AI redefine la lógica de demanda de CPU

El equipo del analista Vivek Arya de Bank of America señala que la evolución de las cargas de trabajo en IA está elevando sistemáticamente la densidad de demanda de CPU.

En la era del entrenamiento, la CPU cumplía principalmente funciones auxiliares como el preprocesamiento de datos, tokenización, procesamiento por lotes y abastecimiento de datos para la GPU, siendo la GPU/acelerador el núcleo de la capacidad de cálculo. Esta configuración llevó a que el mercado de aceleradores de IA se disparara al +139% de tasa compuesta anual entre 2022 y 2025, mientras que las CPU de servidores solo reportaron un crecimiento del +14% anual. Para 2025, los aceleradores de IA representarán el 85% del gasto en computación de centros de datos, mientras que las CPU cubrirán solo el 15%, frente al 26% contra 74% observado en 2021.

Al ingresar a la etapa de Agentic AI, la situación cambia estructuralmente. Agentic AI no consiste simplemente en un "pregunta y respuesta", sino que involucra planificación, recuperación de contexto, ejecución de herramientas, gestión de estado, interacción con API, enrutamiento multi-modelo y evaluación de resultados, entre otros flujos de trabajo cíclicos de múltiples pasos. Estas tareas, en esencia, son procesos secuenciales intensivos en CPU, a diferencia de los cálculos de matrices paralelos donde la GPU sobresale. Bank of America considera que la CPU evoluciona así de ser "procesador anfitrión" a convertirse en el "plano de control" de la inferencia de IA.

Cabe destacar que, Bank of America enfatiza que esto no se trata de la sustitución de la GPU por la CPU, sino de la expansión simultánea de la demanda de ambos. Las GPU mantienen su posición central en operaciones con matrices, inferencias de grandes modelos, pre-carga de alto rendimiento y modelos avanzados; mientras que las CPU asumen más responsabilidades en orquestación, gestión de memoria, ejecución de herramientas y movimiento de datos. Los cuellos de botella del sistema se extienden así desde la capacidad individual de la GPU a una infraestructura más amplia, ampliando el TAM general de los centros de datos.

Panorama de mercado 2030: ascenso de ARM, presión sobre Intel

Bank of America divide el TAM de CPU de servidores para 2030 en tres categorías: Tradicional/IaaS alrededor de 30 mil millones de dólares, computación IA/nodos principales unos 90 mil millones, y nodos independientes de agentes de IA también 90 mil millones; los dos últimos suman aproximadamente 180 mil millones de dólares y representarán el 86% del mercado total de CPU de IA.

Según las previsiones de cuota de mercado, el ecosistema ARM será el gran ganador. Bank of America prevé que para 2030, las CPU comerciales ARM (incluyendo NVIDIA Vera, ARM AGI, Qualcomm CPU, etc.) abarcarán aproximadamente el 38% del valor de mercado de CPU de servidores; las CPU ARM personalizadas (como AWS Graviton, Google Axion, Microsoft Cobalt, etc.) un 9%, sumando entre ambos cerca del 47%. Se prevé que AMD sostendrá aproximadamente el 31% de cuota de valor, mientras que Intel (INTC) bajará del 34% en 2026 al 22%, a pesar de que sus ingresos absolutos seguirán creciendo a una tasa compuesta anual del 22%.

En cuanto a unidades, Intel seguirá líder con aproximadamente el 36%, pero la continua caída de su cuota de valor refleja la desventaja competitiva en cargas de trabajo de IA de alto valor agregado. Bank of America señala que la ventaja relativa de Intel reside en cargas de trabajo empresariales tradicionales, y que la plataforma Coral Rapids basada en el proceso 18A-P podría reducir la brecha de rendimiento frente a competidores para 2028.

AMD: liderazgo en número de núcleos y frecuencia

Bank of America considera a AMD como la mejor opción de CPU, apoyándose principalmente en su doble liderazgo en alta frecuencia y número de núcleos.

En frecuencia alta, AMD Turin (quinta generación EPYC) alcanza un máximo de 5.0GHz, superior a Granite Rapids de Intel con 4.3GHz y a Grace de NVIDIA con alrededor de 3.35GHz. Se espera que Venice (sexta generación EPYC), que saldrá en la segunda mitad de 2026, refuerce aún más esta ventaja, posicionando las CPU de AMD como la opción ideal para nodos principales/postes de cálculo en agrupaciones de IA a gran escala.

En número de núcleos, la ventaja de AMD es aún mayor. Se espera que Venice ofrezca hasta 256 núcleos/512 hilos, muy por encima de los próximos Vera de NVIDIA (88 núcleos/176 hilos) e Intel Diamond Rapids (hasta 192 núcleos). Según Bank of America, el AMD EPYC 9965 (Turin, 192 núcleos) ofrece un rendimiento a nivel de rack para cargas de Agentic AI que es 2.37 veces superior al Vera de NVIDIA, y Venice (256 núcleos) podría ampliar esta ventaja a 3.30 veces.

Además, Bank of America valora la capacidad de ejecución de AMD en el proceso Zen 6/2nm y la visibilidad de su cadena de suministro, así como las ventajas de seguridad y confiabilidad (RAS) del ecosistema x86 para la adaptación de cargas de Agentic AI.

Racks de CPU independientes de NVIDIA abren nueva demanda

El rack independiente de CPU Vera de NVIDIA (rack CPX), que se lanzará junto con la plataforma Vera Rubin a finales de 2026, es uno de los catalizadores clave detrás del alza en las previsiones de TAM de CPU de Bank of America.

Este rack puede integrar hasta 256 CPU Vera, con diseño de refrigeración líquida y optimización específica para cargas de Agentic AI. Se encarga de orquestación, control de memoria y gestión de I/O, pudiendo probar, ejecutar y validar la salida del rack computacional Vera Rubin NVL72. En un SuperPOD Vera Rubin completo de 40 racks, cada pod contiene 1152 GPU Rubin, 576 CPU Vera como parte del rack computacional y otras potenciales 512 CPUs Vera en racks independientes; la proporción CPU-GPU se acerca al 1:1.

Bank of America cree que este tipo de racks de CPU independientes alojarán cargas como canalizaciones RAG, bases de datos vectoriales, preparación de datos, ejecución de API/herramientas e inferencias de modelos pequeños y medianos, que hasta ahora eran demasiado fragmentadas para racks de GPU costosos, ampliando así sustancialmente el TAM total en lugar de solo reemplazar la demanda existente.