Эра CPU для AI-агентов: x86 против ARM

Основная линия развития AI-аппаратного обеспечения переходит от вопроса «достаточно ли GPU» к оценке «где в системе возникает узкое место». Во времена обучения большая часть дополнительного бюджета направлялась на GPU и специализированные ускорители; на этапе инференса, Agentic AI и корпоративных AI-задач миссии перестают быть единственными вызовами модели — появляются задачи планирования, поиска, вызова инструментов, взаимодействия по API, управления состояниями, доступа к базам данных и многократных циклов. CPU возвращается в структуру ценообразования — но ключевой вопрос: кто получит этот прирост — x86 или ARM?

По данным «Жесткий искусственный интеллект», ключевой вывод аналитика Bank of America Securities Вивека Арья и других в их отчёте: "К 2030 году общий адресуемый рынок (TAM) серверных CPU вырастет с примерно 43 млрд долларов в 2026 году до 125 млрд долларов, что соответствует совокупному годовому темпу роста 31%; роль CPU в Agentic AI возрастает, это дополнительный прирост к существующему TAM дата-центров, а не замещение ускорителей или других компонентов."

В этих расчетах изменение доли выглядит более заметным, чем общий рост: к 2030 году Intel и AMD займут по 28% стоимости рынка серверных CPU, коммерческие ARM-CPU около 7%, кастомные/ASIC ARM — примерно 37%. Иными словами, x86 ещё остаётся, но прирост всё больше получает ARM, особенно в сегменте кастомных CPU облачных провайдеров. AMD по-прежнему сильнее в x86, а Nvidia включается в CPU-нарратив благодаря своей стековой архитектуре и стойкам Vera CPU.

Но это не история «CPU заменит GPU». Даже если рынок серверных CPU достигнет 125 млрд долларов к 2030 году, это лишь около 6% TAM систем дата-центров; ускорители AI останутся основной частью, их объём оценивается в 1,17 трлн долларов. Правильнее сказать: Agentic AI превращает CPU из вспомогательного персонажа в одно из узких мест системы, а x86 и ARM борются за разные сегменты этой новой роли.

Agentic AI переводит CPU из «кормильца GPU» в управляющую плоскость

На этапе обучения роль CPU была довольно простой: распаковка, токенизация, пакетная обработка, планирование, подача данных в GPU. Основные операции с большими матрицами выполняли GPU или AI-ускорители, поэтому с 2022 по 2025 рынок AI-ускорителей рос с темпом 139% в год, а серверных CPU — лишь на 4%.

К 2025 году ускорители AI занимают 88% затрат на вычисления в дата-центрах, CPU — всего 12%. Это объясняет, почему рынок в последние годы был сфокусирован исключительно на GPU.

На этапе инференса роль CPU расширяется. Инференс LLM можно разбить на три части — загрузка, prefill и decode: на этапе загрузки важны диск и скорость CPU; prefill зависит в основном от GPU, сети и матричных вычислений, однако CPU всё равно участвует в токенизации, маршрутизации, пакетах, настройке памяти; на этапе decode — повторное использование KV cache, управление памятью, токен-бай-токен контроль, sampling, guardrails, обработка logits — всё это увеличивает значимость CPU.

Agentic AI делает шаг дальше. Один пользовательский запрос может разбиваться на множество подзадач: поиск контекста, вызов инструментов, доступ к БД, мульти-модельная маршрутизация, оценка промежуточных результатов, принятие следующего решения. GPU отвечает за вычисления моделей, CPU — за диспетчеризацию этих шагов. Таким образом, CPU теперь становится не просто host processor, а частью управляющей плоскости инференса AI, причём архитектуры x86 и ARM движутся здесь разными путями.

Прибавляется не один host CPU, а целый ряд CPU-only стоек

Возможности для AI CPU делятся на две категории.

Первая — host CPU в стойках с GPU/ускорителями. В современных ускорительных стойках обычно одна CPU приходится на две GPU, при росте числа GPU увеличивается и число CPU. В этом сегменте x86 ещё сохраняет сильные позиции.

Вторая — новые стойки только с CPU для Agentic задач, используемые для RAG-пайплайнов, исполнения инструментов, инференса маленьких и средних моделей, обработки данных, диспетчеризации, работы с векторными БД, сервисов памяти и корпоративных рабочих процессов. Именно этот сегмент формирует основной TAM прироста — и здесь кастомные ARM-CPU наиболее конкурентоспособны.

Vera CPU-only rack от Nvidia — наглядный пример. Стойка Vera CPU появится с платформой Vera Rubin во второй половине 2026 года, одна жидкостная стойка высокой плотности интегрирует до 256 CPU Vera для тестирования, исполнения и валидации результатов стойки Rubin NVL72 и LPX с низкой задержкой.

Если взять кластер из 40 стоек — Vera Rubin POD включает 1152 GPU Rubin, в серверных стойках уже установлено 576 Vera CPU; добавив две независимых CPU-стойки, получаем ещё 512 CPU. В сумме получается 1088 CPU против 1152 GPU, почти 1:1. Это не победа CPU над GPU, а следствие того, что Agentic AI-системы нуждаются в большем количестве «управления, диспетчеризации, памяти и I/O» — и здесь большую часть прироста получает архитектура ARM.

Куда денутся 125 млрд: x86 ещё велик, но главный драйвер — кастомный ARM

Структура TAM серверных CPU в 125 млрд долларов к 2030 году выглядит так:

• Intel: около 35,1 млрд долларов, доля — 28%

• AMD: около 35,2 млрд долларов, доля — 28%

• Коммерческие ARM CPU: около 8,4 млрд долларов, доля — 7%

• Кастомные/ASIC ARM CPU: около 46,5 млрд долларов, доля — 37%

Итого: x86 — примерно 56%, ARM — примерно 44%. В абсолютных значениях x86 по-прежнему больше, но структуру роста полностью меняет ARM — кастомизированные решения здесь главный драйвер, показывающий самый бурный рост.

С 2026 по 2030 годы общее число отгруженных серверных CPU ожидается сростёт с 39,7 млн до 95 млн штук, совокупный темп роста 24,4% в год; средняя цена вырастет с 1075 до 1317 долларов, CAGR 5,2%. Растут и объём, и цена, но основной прирост — за счёт увеличения числа CPU, а именно ARM-поставок.

Прогноз по кастомным ARM CPU (46,5 млрд долларов) подтверждается так: Royalty IP бизнес ARM в FY26–FY31 растёт на 20% в год; к 2030 году инфраструктурный бизнес занимает 50% Royalty-продаж, серверные CPU дают 80% инфраструктурного направления, то есть примерно 40% ARM Royalty приходится на серверные CPU; с ростом доли многоядерных процессоров, CSS и др. премиальных продуктов совокупная лицензионная ставка на серверные CPU вырастет с текущих 3–4% до 5–6%. Эти значения в обратном расчёте дают TAM кастомных серверных ARM CPU примерно 46,5 млрд долларов.

Есть и более радикальный (но не базовый) сценарий: если кастомные ARM CPU оценивать по той же цене что и коммерческие, TAM серверных CPU к 2030 году составляет около 172 млрд долларов, доля ARM превысит 50%. Но это не отражает реальные затраты AWS, Google и других облачных провайдеров.

AMD выигрывает в x86, ARM — в приросте, у Intel всё сложнее защищаться

Это основной вывод конкурентной карты: три пути сильно различаются.

Intel: к 2030 году доля стоимости серверных CPU снизится примерно с 54% в 2025 до 28%. Корпоративные клиенты — относительно сильная сторона, но в облаке ARM и AMD продолжают отвоёвывать рынок. Зона обороны сужается, давление по обе стороны — внутри x86 наступает AMD, по архитектуре — ARM.

AMD: стратегия сложнее, но внутри x86 это победитель. Доля в облачных и корпоративных x86-серверах продолжит расти и к 2026 году достигнет локального пика 38%; после чего новые ARM CPU увеличат долю, и к 2030 вклад AMD снизится до 28%. Это не говорит о слабости AMD — просто структура рынка меняется: в x86 AMD сильнейший игрок, но ARM вне x86 растёт быстрее. AMD становится последним форпостом x86, защищая сужающуюся территорию.

ARM: возможности наибольшие, но ценность распределена дробно. В коммерческих ARM CPU входят новинки типа ARM AGI CPU, которые начнут массово внедряться с 2027–2028 годов, к 2030 дают около 7%. Основной вклад в прирост — кастомные ARM CPU (AWS Graviton 5, Google Axion, Microsoft Cobalt и др.). ARM выигрывает не столько за счёт одного продукта, сколько благодаря независимой стратегии облачных провайдеров и экономии на кастомизации.

Nvidia: оказывается в самой выгодной позиции не из-за одного CPU, а потому что может интегрировать CPU, GPU, сеть, хранилища и память в единую стековую систему. Если CPU Vera будет масштабироваться вместе с Rubin платформой, Nvidia получит не только доход с CPU, но и точку входа в системную архитектуру — действуя над схваткой между x86 и ARM.

CPU становятся важнее, но основной поток денег дата-центров — в ускорители

Согласно расчетам, TAM систем дата-центров к 2030 году составит около 2,1 трлн долларов, серверные CPU — около 125 млрд, всего 6%. По сравнению с минимумом в 2025 (5%), есть небольшое восстановление, но доминирования не будет.

TAM AI-систем дата-центров к 2030 году — свыше 1,7 трлн долларов, из которых AI серверы занимают около 1,3 трлн (75%); AI-сети — около 316 млрд (20%); AI-хранилища — 82 млрд (5%).

Внутри AI-серверов ускорители — абсолютный лидер: в 2030 их TAM составит около 1,17 трлн долларов. HBM может занять 168 млрд, 14% от затрат на ускорители. AI CPU вырастут с 8,8 млрд в 2025 до 95,7 млрд долларов в 2030 году, совокупный рост 61% в год, но всё равно это меньший объем, чем у ускорителей.

Самое частое заблуждение: переоценка CPU и переделка баланса x86 vs ARM не отменяет логики GPU. Agentic AI удлиняет «цепочку инференса», включает больше вызовов модели, а также увеличивает нагрузку на диспетчеризацию, поиск, память, сеть и выполнение инструментов. Потребность в GPU остаётся, CPU лишь возвращает себе часть ценности системы — и за неё развернулась основная борьба между x86 и ARM.

Краткосрочные данные: CPU перетекают, а на PC-рынке всё сложнее

В первом квартале 2026 тренд уже заметен: поставки серверных CPU выросли на 6% к предыдущему кварталу и на 19% год к году; выручка — на 9% квартал к кварталу, на 45% год к году.

Изменения в структуре конкуренции уже проявляются: доля AMD по серверным CPU достигла 27,4% (плюс 2,3 процентного пункта за квартал); доля по выручке — 40,2% (плюс 3,8 п. п.). У Intel выручка от серверных CPU упала до 46,8% (минус 5 п. п.). Доля ARM по выручке от серверных CPU дошла до 13%, плюс 1,2 п. п. за квартал — рост ARM уже отражён в цифрах, потеря Intel столь же заметна.

PC-сегмент чувствует себя слабее. В первом квартале 2026 отгрузки PC CPU снизились на 13% квартал к кварталу, доход — на 7%. При этом PC MPU (процессоров общего назначения) отгружено 67,5 млн шт., а по данным IDC в мире продано 59,1 млн ПК, то есть избыток 8,4 млн штук — возможно, из-за роста запасов ODM или клиентов.

В целом, Bank of America предпочитает AMD и Nvidia: AMD выигрывает за счет продолжения экспансии внутри x86 — это самый определённый вектор роста; Nvidia выигрывает, предлагая Vera CPU и стековые системы и зарабатывая на системной архитектуре, стоя выше конкуренции x86 vs ARM. ARM растёт быстрее всего, но возможности распределены между кастомными проектами у разных облачных провайдеров, а лицензионная модель ARM отличается от двух других; Intel продолжает терять доли на облаках и корпоративах, давление с обеих сторон — это самая сложная позиция в текущей борьбе.

Битва x86 и ARM — по сути, долговременное противостояние самостоятельных стратегий облаков и инерции существующей архитектуры. Структура 2030 года не сложится за одну ночь, однако тренд уже виден в квартальной статистике.