Escrito por: Chao Xiang Research
Cuando se activa un agente de IA, no está esperando una respuesta, necesita recuperar información, planificar pasos, invocar herramientas, razonar resultados intermedios, volver a invocar al modelo y, finalmente, ejecutar una acción. Todo este flujo requiere un poder de cómputo de CPU muy superior al de ChatGPT generando un fragmento de diálogo.
El equipo liderado por el analista David Dai de Bernstein publicó el 17 de junio un informe titulado "Semiconductores globales: ¿Renacimiento de las CPU?", cuyo juicio central es: la IA está pasando de la era de los chatbots a la era de los agentes inteligentes (IA agente), el papel de las CPU en los centros de datos está cambiando de ser un apoyo para las GPU a convertirse en protagonista, impulsando el mercado direccionable (TAM) de las CPU para servidores a alcanzar los 223 mil millones de dólares en 2030, seis veces los 37 mil millones de dólares de 2025.
La inferencia ya no es "una pregunta-respuesta", las CPU están remontando
Desde el auge de los modelos de lenguaje grandes, las GPU/aceleradores de IA han sido el núcleo del cómputo de IA. En clústeres de inferencia personalizados como Google TPU v6e y Meta Grand Teton, la proporción GPU:CPU llegó a ser de 8:1.
Pero Bernstein cree que, a medida que la IA agente se convierte en la corriente principal, esta proporción se está invirtiendo.
La característica central de la IA agente es la "circularidad del razonamiento": una sola solicitud puede desencadenar recuperación, planificación, invocación de herramientas, razonamiento intermedio, una nueva invocación del modelo y ejecución de acciones. Las GPU se encargan de las operaciones matemáticas intensivas, pero las CPU determinan si todo el sistema puede orquestar el flujo de trabajo, programar tareas, gestionar la memoria y evitar que los aceleradores permanezcan inactivos de manera eficiente. Si la CPU es demasiado débil, las costosas GPU se verán obligadas a esperar inactivas, reduciendo drásticamente la eficiencia general del sistema.
Bernstein predice que, para 2029, la proporción GPU:CPU en los clústeres de inferencia de los Proveedores de Servicios en la Nube (CSP) habrá retrocedido a 1:1 desde 8:1 en 2025. En las cargas de trabajo de IA agente, la participación de cómputo de las CPU aumentará del 14% en las LLM tradicionales al 50%, equiparándose con las GPU.
El informe señala especialmente que la hoja de ruta del hardware ya está corroborando esta dirección. La nueva bandeja de cómputo Venice de AMD incluye 4 GPUs MI455X por cada CPU, el superchip Vera de Nvidia incluye 2 GPUs Rubin por cada CPU Vera, y la unidad de expansión Google TPU v7x incluye 4 TPUs por cada CPU. La proporción física de CPU ya está recuperándose, esto no es una predicción, sino un hecho que está ocurriendo.
¿Cómo se calcula un mercado de 223 mil millones de dólares?
Bernstein revisó al alza su pronóstico del TAM de CPU para servidores en 2030 de 1,370 mil millones de dólares a 2,230 mil millones de dólares, basándose en los siguientes supuestos centrales:
- Los gastos de capital en IA para 2030 alcanzarán los 3.5 billones de dólares, correspondientes a 70GW de centros de datos de IA desplegados.
- El tamaño del mercado de aceleradores de IA será de 1.6 billones de dólares, representando el 45% del gasto de capital en centros de datos de IA.
- La proporción de inferencia aumentará del 35% al 70%, la proporción CPU:GPU en escenarios de inferencia alcanzará 1:1, y en escenarios de entrenamiento será de 0.5:1.
- El precio unitario de la CPU equivale al 13% de la GPU.
En este marco, los 2,230 mil millones de dólares de TAM incluyen 1,740 mil millones provenientes de cargas de trabajo de IA agente y 490 mil millones de CPU para servidores tradicionales no relacionadas con IA. Comparado con los niveles actuales, todo el mercado de CPU para servidores en 2025 es de solo 37 mil millones de dólares, de los cuales solo 6 mil millones están relacionados con IA. Esto significa que, según las predicciones de Bernstein, el mercado de CPU experimentará una expansión sextuplicada en los próximos cinco años, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 43%, algo casi sin precedentes en la historia de la industria de semiconductores. Bernstein también proporciona un rango para un escenario optimista (3,300 mil millones de dólares, suponiendo un gasto de capital en IA de 4 billones + una proporción de inferencia de 1.5:1) y uno pesimista (1,370 mil millones de dólares, suponiendo un gasto de capital de 3 billones + una proporción de inferencia de 0.5:1).
Una verificación cruzada interesante proviene del número de núcleos de CPU en servidores: los datos de Arm muestran que la IA agente requiere 120 millones de núcleos de CPU por GW, cuatro veces más que los centros de datos tradicionales. Con este cálculo, los 70GW de despliegue de IA en 2030 requerirán 8.4 mil millones de núcleos de CPU, correspondientes a un TAM de CPU para IA de 168 mil millones de dólares, coincidiendo en gran medida con el modelo anterior.
¿Por qué Arm es el mayor ganador? No solo IP, ahora fabrica chips
Arm es identificado por Bernstein como el beneficiario estructural del renacimiento de las CPU. La arquitectura Arm es cada vez más atractiva en los centros de datos de IA debido a su eficiencia energética (rendimiento por vatio). Las instancias AWS Graviton ofrecen un 40% más de relación costo-rendimiento y un 60% menos de consumo energético en comparación con las instancias x86.
Lo más crucial es que, en marzo de 2026, Arm anunció una transformación estratégica: pasar de solo otorgar licencias de IP a fabricar CPU de forma autónoma, con el objetivo de lograr unos ingresos por chips de 15 mil millones de dólares para 2030. La CPU AGI de Arm ya ha confirmado a Meta como su primer cliente y codesarrollador, con socios como OpenAI, Cerebras y Cloudflare. En base a esto, Bernstein elevó las ganancias por acción (EPS) proyectadas de Arm para el año fiscal 2030 a 11.79 dólares (frente a 9.83 dólares anteriores) y cree que su pronóstico de ingresos por chips podría alcanzar los 22 mil millones de dólares, superando el objetivo de Arm. Basándose en un PER de 42x, fijan un precio objetivo de 500 dólares (frente a 300 dólares anteriores).
Esto también eleva el precio objetivo de SoftBank (que posee aproximadamente el 90% de Arm) de 8,200 yenes a 11,200 yenes, lo que implica un potencial de alza del 58%. La valoración de Bernstein para SoftBank se basa en un descuento del 30% sobre su valor de los activos netos (NAV), un descuento menor que el anterior, reflejando el aumento del valor de la participación en Arm y la mejora del negocio propio de SoftBank.
AMD, Intel, Hygon: ¿Quién se beneficia?
AMD (Sobreponderado, precio objetivo 600 dólares): Sus productos siguen siendo líderes en el campo x86 y se espera que continúen ganando cuota de mercado. Su modelo actual ya incorpora supuestos sólidos para CPU, y tras aplicar valoraciones promedio para CY27/28, el precio objetivo se eleva a 600 dólares.
Intel (Igual a mercado, precio objetivo 100 dólares): Se beneficia de una demanda de CPU para servidores más fuerte y sostenida, con revisiones significativamente al alza en las previsiones de beneficios. Bernstein ajusta su modelo para Intel de supuestos conservadores a alineados con la industria, elevando el precio objetivo de 65 a 100 dólares.
Hygon Information (Sobreponderado, precio objetivo 450 yuanes RMB): Bernstein cree que la demanda de CPU x86 en China superará el crecimiento global, y la cuota de mercado de Hygon en el mercado chino de CPU para servidores continuará expandiéndose desde los niveles actuales, superando el 35% para 2030, con clientes no solo en el gobierno y empresas estatales, sino también penetrando en los CSP. El precio objetivo se revisó significativamente al alza, de 280 a 450 yuanes.
Fuente de datos: Bernstein
Interpretación de Chao Xiang
En la argumentación de Bernstein, el eslabón más débil probablemente no esté en el lado de la demanda, sino en el de la oferta.
El informe reconoce en una nota al pie que "aún está evaluando si la capacidad de las fundiciones y la memoria es suficiente para respaldar el crecimiento de las CPU", lo cual es la mayor incertidumbre de todo el informe. Llevar el TAM de CPU de 37 mil millones a 2,230 mil millones de dólares implica necesitar aproximadamente 30 mil millones de dólares adicionales de capacidad de producción de CPU anual para 2030.
La capacidad de 3nm/5nm de TSMC está siendo ocupada por aceleradores de IA y chips para móviles. El informe no proporciona un mapeo claro de si la capacidad de producción asignada a las CPU para servidores en las fundiciones tendrá la flexibilidad suficiente. Además, el supuesto central del informe se basa en la guía de Nvidia de "gasto anual en infraestructura de IA superior a 1 billón de dólares en 2027", que en sí misma es la predicción más optimista de los analistas, y utilizarla como punto de partida de la demanda para otro informe de investigación conlleva el riesgo de una acumulación de expectativas.
Otra señal que merece atención es que la CPU Vera de Nvidia utiliza una arquitectura Arm de diseño propio, lo que significa que Nvidia podría desempeñar simultáneamente los roles de socio y competidor de Arm en el campo de las CPU, lo que genera un impacto sutil en si la cuota de mercado de Arm a largo plazo puede alcanzar el 54%.
Para los inversores interesados, el valor más valioso de este informe no es solo un precio objetivo específico, sino que proporciona un marco de juicio claro: si crees que la IA agente es la verdadera próxima etapa, la configuración de CPU debe ser revalorizada, pasando de "suficiente" a un estándar superior. Esto significa que el enfoque del panorama de inversión en semiconductores debe pasar de la narrativa dominada por las GPU a una narrativa más equilibrada de CPU+GPU.
Advertencia de riesgos
Este artículo es una organización e interpretación por parte de Chao Xiang Research de un informe de investigación de un tercero. Las clasificaciones, precios objetivos, previsiones de beneficios y juicios relacionados citados en el texto son puntos de vista del analista de dicho bróker, representan únicamente la posición de su institución, no representan el punto de vista de Chao Xiang Research y no constituyen ningún consejo de inversión.
