Сообщение Gate News, 20 апреля — Morgan Stanley прогнозирует, что автономные AI-системы могут существенно увеличить спрос на центральные процессоры (CPU) к 2030 году, изменив структуру инвестиций в центры обработки данных и расширив AI-расходы за пределы графических процессоров (GPUs). Банк оценивает, что агентский AI может добавить $32.5 миллиарда к $60 миллиардам к рынку CPU дата-центров, который, по прогнозам, превысит $100 миллиардам к 2030 году, одновременно стимулируя спрос на память.
Агентские AI-системы полагаются на CPU для задач общего назначения, таких как компиляция кода, инструменты для разработки ПО и запросы к базам данных — ролей, для которых GPU не предназначены. Nvidia представила свой процессор Vera CPU специально для приложений агентского ИИ и обучения с подкреплением. Исследования SemiAnalysis указывают на дата-центры Microsoft Fairwater, поддерживающие OpenAI: там кластер GPU мощностью 295 мегаватт опирается на CPU и инфраструктуру хранения на 48 мегаватт, то есть примерно соотношение 1 к 6 по мощности. Ожидается, что бенефициарами этого сдвига станут Nvidia, AMD, Intel, Arm, Micron, Samsung, SK hynix, TSMC и ASML.
Ограничения по памяти становятся критически важным узким местом. Агентские AI-системы зависят от расширенных и устойчивых контекстов, которые могут быстро увеличивать требования к памяти. SemiAnalysis прогнозирует, что память будет составлять примерно 30% капитальных затрат гиперскейлеров в 2026 году — по сравнению с примерно 8% в 2023–2024 годах. Ожидается, что цены на DRAM вырастут более чем вдвое в 2026 году, тогда как High Bandwidth Memory (HBM), используемая в AI-серверах, как ожидается, останется дефицитной вплоть до 2027 года, что делает таких поставщиков, как Micron и SK hynix, все более ключевыми для себестоимости систем и сроков развертывания.
Related News