CPU e GPU tornam-se uma relação simbiótica, expandindo significativamente o TAM

```htmlA CPU e a GPU tornam-se interdependentes e o TAM expande-se significativamenteA inteligência artificial de agentes não depende apenas de GPU. As GPUs são responsáveis pela geração de tokens, enquanto as CPUs são encarregues das chamadas de ferramentas, execução de programas, pesquisa e interação com bases de dados. Portanto, toda a capacidade computacional do sistema é relevante, sendo que a latência da CPU e a velocidade de conclusão das tarefas afetam a taxa de utilização da GPU e a experiência do utilizador.Prevê-se que o TAM de CPUs de servidores aumente de 61 mil milhões de dólares em 2026 para 211 mil milhões em 2030, dos quais cerca de 180 mil milhões estarão ligados à IA. Por esta razão, os analistas reiteram a classificação de compra para AMD, NVDA e INTC, e aumentam o preço-alvo e as previsões de lucros para a AMD.Não se deve utilizar mais “núcleo por utilizador” para medir a procuraAs CPUs não substituem os aceleradores, mas expandem todo o mercado de sistemas de IA. Existem grandes diferenças entre fabricantes, cargas de trabalho, arquiteturas e taxas de utilização, pelo que não se pode simplificar a métrica para núcleos por utilizador.Os indicadores mais úteis são: quantas tarefas a GPU inicia, quantas a CPU consegue processar em simultâneo, a velocidade de devolução dos resultados, e o valor acrescentado ao nível do rack.Espera-se que o volume de envios de CPUs para IA cresça de 16 milhões em 2026 para 53 milhões em 2030, cerca de 1,5 vezes o volume dos aceleradores (em 2026 é cerca de 0,7 vezes).Caminhos distintos oferecem espaço para AMD, NVDA e ARMA NVDA opta por um menor número de núcleos mais rápidos, devolvendo rapidamente resultados à GPU com baixa latência; a ARM aposta em mais núcleos para reforçar o paralelismo; a AMD oferece a gama de produtos mais abrangente, enquanto a Intel também se expande para cargas de trabalho diversificadas.O que realmente importa não são apenas as especificações de uma CPU individual, mas sim o tempo de conclusão, o número de agentes por rack, bem como a eficiência da memória e da refrigeração. Prevê-se que o valor do encapsulamento das CPUs de IA aumente e que o preço médio das CPUs de servidores suba de cerca de 1.600 dólares para cerca de 2.600 dólares.ARM conquista novos mercados, x86 mantém os tradicionaisA quota de mercado dos servidores ARM poderá chegar perto dos 40% até ao final da década; se os grandes prestadores de serviços cloud acelerarem a transição, poderá atingir até 50%. Contudo, o x86 mantém-se sólido no cloud tradicional e em software empresarial, enquanto o ARM está mais adaptado a cargas de trabalho inovadoras. A NVDA beneficia com a implementação de Rubin e ambientes heterogéneos poderão ser mais vantajosos para a AMD ou a Intel. CPUs personalizadas de grandes clouds podem proporcionar receitas de licenciamento para a ARM, mas não necessariamente receitas comerciais diretas; há ainda cerca de 80 mil milhões de dólares em oportunidades locais para CPUs empresariais.O mercado de CPUs de servidores vai expandir-se rapidamente, com uma clara mudança estrutural para a IA. A previsão é de vendas totais de cerca de 35 mil milhões de dólares em 2025, atingindo 210,6 mil milhões em 2030, com uma taxa de crescimento composta anual de cerca de 36% entre 2026 e 2030. O setor tradicional/IaaS crescerá mais lentamente, reduzindo a sua quota de quase metade para cerca de 14%; áreas relacionadas com IA (computação/nós principais + agentes) serão predominantes, representando cerca de 86% em 2030.Os nós de IA de agentes vão crescer mais rapidamente. Em 2026, valerão cerca de 6,4 mil milhões de dólares, passando para 90,2 mil milhões em 2030, com um crescimento anual de cerca de 94%, representando cerca de 43% do total, praticamente igualando a computação/nós principais. No mesmo período, a computação/nós principais crescerá de 36 mil milhões para 90,2 mil milhões de dólares. Isto significa que, no futuro, o acréscimo de CPUs de servidores virá principalmente da IA, sobretudo das cargas de trabalho de agentes inteligentes, e não apenas da procura tradicional em cloud.```