Nell'era dell'intelligenza artificiale agente, la CPU deve essere "1:1" con la GPU?

L'ondata di Agentic AI sta cambiando radicalmente l'architettura computazionale dei data center, portando a un significativo aumento della posizione strategica della CPU.

Bank of America Securities ha rivisto al rialzo il mercato totale potenziale (TAM) delle CPU server al 2030 a oltre 210 miliardi di dollari, con un incremento di oltre il 20% rispetto alla precedente previsione di circa 170 miliardi di dollari, e ha aumentato il tasso di crescita annuo composto atteso dal 30% al 36%.

La logica centrale di questa revisione è: con l'evoluzione dei carichi di lavoro AI dalla fase di training a quella di inferenza, fino all'Agentic AI, il ruolo della CPU nei sistemi dei data center sta passando da "co-protagonista" del GPU a "piano di controllo" nell'orchestrazione degli agenti. Bank of America prevede che il rapporto CPU/GPU si ridurrà dall’1:4 della fase di training a circa 1:2 nella fase di inferenza, avvicinandosi infine a 1:1 nell’era dell’Agentic AI. Questo significa che entro il 2030, la CPU rappresenterà circa il 10% del TAM complessivo dei sistemi dei data center, stimato in circa 2.200 miliardi di dollari, rispetto a meno del 7% nell’era del training tra il 2024 e il 2025.

A livello di singoli titoli, Bank of America mantiene il rating "Buy" su AMD, con un obiettivo di prezzo di 620 dollari, considerandolo il miglior titolo CPU; mantiene anche il rating "Buy" su Nvidia (NVDA) con obiettivo di 350 dollari, ritenendolo la prima scelta tra i semiconduttori.

Agentic AI ricostruisce la logica della domanda di CPU

Il team di analisti guidato da Vivek Arya di Bank of America sottolinea che l’evoluzione dei carichi di lavoro AI sta sistematicamente aumentando la densità della domanda di CPU.

Nell’era del training, la CPU svolge principalmente funzioni ausiliarie come preprocessing, tokenizzazione, batch processing e data feeding alla GPU; GPU/acceleratori sono il vero fulcro della potenza di calcolo. Questa configurazione ha fatto sì che, tra il 2022 e il 2025, il mercato degli acceleratori AI crescesse con un CAGR del +139%, mentre le CPU server registrassero un CAGR del +14%. Entro il 2025, gli acceleratori AI rappresentano già l’85% della spesa per calcolo nei data center, mentre le CPU solo il 15%, contro il 26% e il 74% rispettivamente del 2021.

Con l’avvento dell’Agentic AI, lo scenario cambia radicalmente. L’Agentic AI non è semplicemente "domanda/risposta", ma coinvolge pianificazione, recupero di contesto, uso di strumenti, gestione dello stato, interazione API, routing multi-model e valutazione dei risultati in workflow ricorsivi a più step. Queste attività sono essenzialmente sequenziali e ad alta intensità di CPU, in netto contrasto con le elaborazioni parallele tipiche delle GPU. Bank of America ritiene che la CPU stia così passando da semplice host processor a "control plane" per inferenze AI.

Da notare che Bank of America sottolinea che non si tratta di una sostituzione tra CPU e GPU, ma di un’espansione sincronizzata della domanda. Le GPU rimangono centrali per operazioni di algebra lineare, inferenza per modelli di grandi dimensioni, pre-caricamento ad alto throughput e modelli d’avanguardia; alle CPU sono invece affidati compiti di orchestrazione, gestione della memoria, esecuzione di strumenti e movimentazione dati, ampliando il collo di bottiglia dai soli computi GPU a tutta l’infrastruttura, facendo così crescere il TAM dei data center.

Il mercato al 2030: Ascesa ARM, Intel sotto pressione

Bank of America suddivide il TAM delle CPU server al 2030 in tre categorie: tradizionale/IaaS circa 30 miliardi USD, AI computing/nodi principali circa 90 miliardi, nodi indipendenti per agenti AI circa 90 miliardi, per un totale di circa 180 miliardi USD di CPU AI che rappresenteranno l’86% del mercato.

A livello di quote di mercato, ARM ne uscirà vincitore. Bank of America prevede che entro il 2030, le CPU ARM commerciali (tra cui Nvidia Vera, ARM AGI, Qualcomm, ecc.) conquisteranno circa il 38% del valore del mercato server, le CPU ARM custom (come AWS Graviton, Google Axion, Microsoft Cobalt, ecc.) circa il 9%, per un totale vicino al 47%. AMD dovrebbe mantenere una quota intorno al 31%, mentre Intel (INTC) scenderà dal 34% stimato per il 2026 circa al 22%, nonostante il suo fatturato assoluto cresca ad un CAGR del 22% circa.

Per quanto riguarda le unità vendute, Intel manterrà una quota del 36%, ma il calo di valore indica la sua posizione competitiva più debole nei carichi ad alto valore aggiunto nel campo dell’AI. Bank of America sottolinea che il vantaggio relativo di Intel resta sui carichi di lavoro aziendali tradizionali e che la piattaforma Coral Rapids (processo 18A-P) potrebbe colmare il gap prestazionale verso i concorrenti entro il 2028.

AMD: doppia leadership in numero di core e frequenza

Bank of America inserisce AMD come miglior opportunità sull’universo CPU, grazie al suo vantaggio sia in frequenza che nel numero di core.

Per quanto riguarda la frequenza, AMD Turin (EPYC quinta generazione) raggiunge 5.0GHz, superiore ai 4.3GHz di Intel Granite Rapids e circa 3.35GHz di Nvidia Grace. Venice (EPYC sesta generazione), in uscita nella seconda metà del 2026, rafforzerà ulteriormente questo primato, rendendo le CPU AMD la scelta ideale per head node/compute node in cluster AI su larga scala.

Sul fronte dei core, il vantaggio AMD è ancora più marcato: Venice supporterà fino a 256 core/512 thread, molto più rispetto a Nvidia Vera (88 core/176 thread) e Intel Diamond Rapids (192 core previsti). Secondo le stime di Bank of America, AMD EPYC 9965 (Turin, 192 core) offre prestazioni di rack-level 2,37 volte superiori a Nvidia Vera sui carichi Agentic AI, mentre Venice (256 core) può spingersi fino a 3,30 volte.

Inoltre, Bank of America apprezza la capacità di esecuzione di AMD con la Zen 6/processo a 2nm e la trasparenza sulla supply chain, così come i vantaggi di adattamento alle workload Agentic AI dell’ecosistema x86 in termini di sicurezza e funzionalità RAS (affidabilità, disponibilità, serviceability).

Nvidia: rack CPU indipendenti aprono nuove possibilità di domanda

Il rack CPU indipendente Vera che Nvidia lancerà con la piattaforma Vera Rubin nella seconda metà del 2026 (rack CPX) rappresenta uno dei catalizzatori principali alla revisione al rialzo del TAM CPU di Bank of America.

Questo rack può integrare fino a 256 CPU Vera, adotta un design a raffreddamento liquido ed è ottimizzato per carichi Agentic AI ricoprendo la gestione delle orchestration, memoria e I/O, oltre a testare, eseguire e validare l’output del rack computazionale Vera Rubin NVL72. In una configurazione completa da 40 raks Vera Rubin SuperPOD, ogni pod contiene 1152 GPU Rubin, 576 CPU Vera parte dei rack computazionali e fino a 512 CPU Vera nei rack indipendenti, con un rapporto CPU/GPU prossimo all’1:1.

Bank of America ritiene che questi rack CPU indipendenti gestiranno workload precedentemente troppo frammentati per le costose GPU rack, come pipeline RAG, database vettoriali, preparazione dati, esecuzione API/strumenti e inferenza su modelli piccoli/medi, contribuendo così ad aumentare il TAM complessivo invece che semplicemente sostituirne la domanda esistente.