Message de Gate News, 20 avril — Morgan Stanley prévoit que des systèmes d’IA autonomes pourraient fortement accroître la demande en CPU (CPU) d’ici 2030, remodelant les investissements des centres de données et élargissant les dépenses en IA au-delà des unités de traitement graphique (GPUs). La banque estime que l’IA agentique pourrait ajouter 32,5 milliards de dollars à $60 milliards à un marché des CPU pour centres de données dont la projection dépasse $100 milliards d’ici 2030, tout en stimulant la demande en mémoire.
Les systèmes d’IA agentique s’appuient sur des CPU pour des tâches généralistes telles que la compilation de code, les outils logiciels et les requêtes de bases de données, des rôles pour lesquels les GPU ne sont pas conçus. Nvidia a introduit son CPU Vera spécifiquement pour les applications d’IA agentique et d’apprentissage par renforcement. Les recherches de SemiAnalysis indiquent que les centres de données Fairwater de Microsoft soutiennent OpenAI, avec un cluster de GPU de 295 mégawatts, alimenté par une infrastructure CPU et de stockage de 48 mégawatts, soit un ratio d’environ 1 pour 6 en termes de puissance. Les bénéficiaires de ce basculement devraient inclure Nvidia, AMD, Intel, Arm, Micron, Samsung, SK hynix, TSMC et ASML.
Des contraintes de mémoire émergent comme un goulot d’étranglement critique. Les systèmes d’IA agentique dépendent de contextes étendus et persistants, capables d’accroître rapidement les besoins en mémoire. SemiAnalysis estime que la mémoire représentera environ 30 % des dépenses d’investissement (capex) des hyperscalers en 2026, contre environ 8 % en 2023-2024. Les prix des DRAM devraient plus que doubler en 2026, tandis que la High Bandwidth Memory (HBM) utilisée dans les serveurs d’IA devrait rester en sous-offre jusqu’en 2027, plaçant ainsi des fournisseurs comme Micron et SK hynix au cœur des coûts des systèmes et des calendriers de déploiement.
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