Автор: ChaoXiang Research
Когда агент ИИ пробуждается, он не ждёт готового ответа — он ищет информацию, планирует шаги, вызывает инструменты, рассуждает о промежуточных результатах, снова обращается к модели и, наконец, выполняет действие. Весь этот процесс требует вычислительной мощности CPU, значительно превышающей ту, что нужна для простого вывода диалога в ChatGPT.
Команда аналитиков Bernstein под руководством Дэвида Дая опубликовала 17 июня отчёт под названием «Глобальные полупроводники: Возрождение CPU?». Ключевой тезис: ИИ переходит от эпохи чат-ботов (chatbot) к эпохе агентного ИИ (agentic AI), и роль CPU в центрах обработки данных меняется с вспомогательной для GPU на главную. Это, по прогнозам, увеличит общий адресуемый рынок (TAM) серверных CPU до 223 млрд долларов к 2030 году, что в 6 раз больше прогнозируемых 37 млрд долларов в 2025 году.
Вывод из модели — уже не «один вопрос-ответ», CPU берёт реванш
С момента подъёма больших языковых моделей GPU/ускорители ИИ оставались ядром вычислений. В специализированных кластерах для вывода, таких как Google TPU v6e и Meta Grand Teton, соотношение GPU к CPU достигало 8:1.
Однако, по мнению Bernstein, с приходом в мейнстрим agentic AI эта пропорция меняется на обратную.
Ключевая особенность agentic AI — «циклический вывод»: один запрос может запустить поиск, планирование, вызов инструментов, промежуточные рассуждения, повторный вызов модели и выполнение действия. GPU отвечает за интенсивные математические операции, но CPU определяет, сможет ли вся система эффективно управлять рабочими процессами, распределять задачи, управлять памятью и избегать простоя ускорителей. Если CPU слишком слабый, дорогие GPU будут вынуждены простаивать, и общая эффективность системы значительно снизится.
Bernstein прогнозирует, что к 2029 году соотношение GPU:CPU в кластерах для вывода у облачных провайдеров (CSP) снизится с 8:1 в 2025 году до 1:1. В рабочих нагрузках agentic AI доля вычислений CPU вырастет с 14% в традиционных LLM до 50%, сравнявшись с GPU.
В отчёте особо отмечается, что дорожные карты аппаратного обеспечения уже подтверждают этот тренд. Новая вычислительная платформа Venice от AMD содержит 1 CPU на 4 GPU MI455X. Суперчип Nvidia Vera содержит 1 CPU Vera на 2 GPU Rubin. Блок расширения Google TPU v7x содержит 1 CPU на 4 TPU. Физическое соотношение CPU уже восстанавливается — это не прогноз, а происходящий факт.
Как рассчитан рынок в 223 млрд долларов?
Bernstein значительно повысил прогноз TAM серверных CPU на 2030 год с предыдущих 1370 млрд долларов до 2230 млрд, основываясь на следующих ключевых допущениях:
- Капитальные расходы на ИИ к 2030 году достигнут 3,5 трлн долларов, что соответствует развёртыванию 70 ГВт центров обработки данных для ИИ.
- Рынок ускорителей ИИ составит 1,6 трлн долларов, или 45% от капитальных затрат на ЦОД для ИИ.
- Доля вывода вырастет с 35% до 70%, соотношение CPU:GPU в сценариях вывода достигнет 1:1, в сценариях обучения — 0,5:1.
- Цена CPU составит 13% от цены GPU.
В этой модели TAM в 2230 млрд долларов включает 1740 млрд от рабочих нагрузок agentic AI и 490 млрд от традиционных серверных CPU, не связанных с ИИ. Для сравнения: в 2025 году весь рынок серверных CPU оценивается лишь в 370 млрд долларов, из которых только 60 млрд связаны с ИИ. Это означает, что согласно прогнозу Bernstein, за следующие пять лет рынок CPU вырастет в 6 раз с годовым совокупным темпом роста (CAGR) в 43%, что почти не имеет прецедентов в истории полупроводниковой индустрии. Bernstein также приводит оптимистичный (3300 млрд долларов при допущении 4 трлн капитальных расходов на ИИ и соотношении 1,5:1 для вывода) и пессимистичный (1370 млррд долларов при допущении 3 трлн капитальных расходов и соотношении 0,5:1) сценарии.
Интересное перекрёстное подтверждение поступает от данных о количестве ядер серверных CPU: по данным Arm, для agentic AI требуется 120 млн ядер CPU на 1 ГВт, что в 4 раза больше, чем для традиционных ЦОД. Согласно этим расчётам, для развёртывания 70 ГВт ИИ к 2030 году потребуется 8,4 млрд ядер CPU, что соответствует TAM CPU для ИИ в 1680 млрд долларов, что хорошо согласуется с предыдущей моделью.
Почему Arm — главный победитель? Не только IP, но и собственное производство чипов
Bernstein называет Arm структурным бенефициаром возрождения CPU. Архитектура Arm становится всё более привлекательной в ЦОД для ИИ благодаря высокой энергоэффективности (performance per watt). Экземпляры AWS Graviton предлагают на 40% лучшее соотношение цены и производительности и на 60% меньшее энергопотребление по сравнению с x86.
Что ещё важнее, в марте 2026 года Arm объявила о стратегическом переходе: от простого лицензирования IP к самостоятельному производству CPU, с целью достичь выручки от чипов в 15 млрд долларов к 2030 году. AGI CPU от Arm уже заручились поддержкой Meta в качестве первого клиента и соразработчика, среди партнёров также OpenAI, Cerebras, Cloudflare. На этом основании Bernstein повысил прогноз EPS Arm на 2030 финансовый год до 11,79 доллара (с предыдущих 9,83 доллара) и считает, что её выручка от чипов может достичь 22 млрд долларов, превысив собственные цели компании. На основе P/E 42x устанавливается целевая цена в 500 долларов (ранее 300 долларов).
Это также повлияло на целевую цену SoftBank (владеет ~90% Arm), которая была повышена с 8200 иен до 11200 иен, что подразумевает потенциал роста в 58%. Оценка SoftBank от Bernstein основана на 30%-ной дисконте к чистой стоимости активов (NAV), что отражает повышение стоимости доли в Arm и улучшение собственного бизнеса SoftBank.
AMD, Intel, Hygon: Кто в выигрыше?
AMD (Overweight, целевая цена 600 долларов): Продукты остаются лидирующими в x86-лагере, ожидается дальнейший рост доли рынка. Существующая модель уже подразумевает сильные допущения по CPU, после пересмотра на среднее значение за CY27/28 целевая цена повышена до 600 долларов.
Intel (Market-Perform, целевая цена 100 долларов): Выигрывает от более сильного и устойчивого спроса на серверные CPU, прогнозы прибыли значительно повышены. Bernstein пересмотрел модель Intel с консервативных допущений на допущения, соответствующие отрасли, целевая цена повышена с 65 до 100 долларов.
Hygon (Overweight, целевая цена 450 юаней): Bernstein считает, что спрос на x86 CPU в Китае будет расти быстрее, чем в среднем по миру. Доля Hygon на китайском рынке серверных CPU будет продолжать расти и превысит 35% к 2030 году. Компания не только работает с государственными и государственными предприятиями, но и проникает на рынок облачных провайдеров. Целевая цена значительно повышена с 280 до 450 юаней.
Источник данных: Bernstein
Интерпретация ChaoXiang
Слабым звеном в рассуждениях Bernstein может быть не сторона спроса, а сторона предложения.
В примечании отчёт признаёт, что «всё ещё оценивается, достаточно ли мощностей фабрик и памяти для поддержки роста CPU». Это — главная неопределённость всего отчёта. Увеличение TAM CPU с 37 млрд до 223 млрд означает, что к 2030 году потребуется дополнительно около 30 млрд долларов производственных мощностей для CPU ежегодно.
Мощности TSMC по техпроцессам 3 нм/5 нм загружены ускорителями ИИ и чипами для смартфонов. Будет ли у фабрик достаточно эластичности, чтобы выделить мощности для серверных CPU, — отчёт не даёт точного ответа. Кроме того, ключевые допущения отчёта основаны на прогнозе Nvidia о том, что «ежегодные расходы на инфраструктуру ИИ превысят 1 трлн долларов к 2027 году», что само по себе является одним из самых оптимистичных прогнозов на рынке. Использование его в качестве отправной точки для другого отчёта создаёт риск наложения ожиданий.
Другой важный сигнал: CPU Nvidia Vera использует собственную архитектуру на базе Arm, что означает, что Nvidia может одновременно быть и партнёром, и конкурентом Arm в сфере CPU. Это создаёт тонкое влияние на возможность достижения Arm 54% доли рынка в долгосрочной перспективе.
Для инвесторов наиболее ценным в этом отчёте является не только конкретная целевая цена, но и чёткая аналитическая рамка: если вы верите, что agentic AI — это действительно следующий этап, то конфигурацию CPU необходимо переоценить с принципа «лишь бы работало». Это означает, что центр тяжести в инвестиционной карте полупроводников должен сместиться с доминирования GPU к более сбалансированной повестке CPU+GPU.
Предупреждение о рисках
Данная статья представляет собой обзор и интерпретацию отчёта стороннего брокера-аналитика, подготовленный ChaoXiang Research. Рейтинги, целевые цены, прогнозы прибыли и связанные с ними суждения, цитируемые в статье, являются точкой зрения аналитиков данного брокера, представляют позицию их организации и не отражают точку зрения ChaoXiang Research, а также не являются инвестиционной рекомендацией.
