KI-Agenten rücken Server-CPUs wieder ins Rampenlicht
Zwei Jahre lang war das Gespräch über KI-Hardware ein Gespräch über GPUs. Das beginnt sich zu ändern. Das Marktforschungsunternehmen TrendForce erwartet nun, dass die Server-CPU-Auslieferungen im Jahr 2026 um 31 % wachsen – nach einem stetigen Wachstum, das in der zweiten Hälfte 2025 begann – und im Jahr 2027 erneut um mehr als 40 % zulegen, da KI-Reasoning-Workloads zunehmen und agentische Dienste mehr Nutzer erreichen.
Der Treiber ist ein Wandel in der Art, wie KI-Dienste aufgebaut werden. Frühe große Sprachmodelle beantworteten meist eine Frage nach der anderen: Ein Nutzer tippte, das Modell antwortete. KI-Agenten funktionieren anders. Sie planen mehrere Schritte, rufen Werkzeuge auf, lesen Dateien, fragen Datenbanken ab und koordinieren sich mit anderer Software. Diese Aufgaben stützen sich auf Allzweckprozessoren, um Aufgaben zu planen, Daten zu bewegen und die Teile einer Workload zu übernehmen, die nicht ohne Weiteres auf eine GPU passen. Je mehr Unternehmen Agenten einsetzen, desto stärker muss der Maschinenraum ausbalanciert sein, statt mit Beschleunigerkarten vollgestapelt zu werden.
Diese Neuausrichtung zeigt sich beim Einkauf. Rechenzentrumsbetreiber gehen davon ab, nur GPU-Cluster zu kaufen, und kaufen stattdessen komplette Compute-Racks, die Beschleuniger mit einem gesunden Anteil an CPUs, Speicher und Netzwerk kombinieren. Die Logik der KI-Investitionen verschiebt sich mit anderen Worten von einer Komponente zu einem Gesamtsystem.
Auch die Marktstruktur könnte sich bewegen. Server-CPUs werden seit Langem von der x86-Architektur dominiert, die Intel und AMD nutzen. TrendForce deutet an, dass diese Dominanz unter Druck geraten könnte, da KI-Workloads vielfältiger werden und alternative Architekturen Aufmerksamkeit gewinnen – ohne jedoch eine Zahl für diesen Wandel zu nennen.
Es steht viel auf dem Spiel, denn Server sind das Rückgrat des Cloud-Computing. Eine höhere CPU-Nachfrage würde sich auf Speicher, Mainboards, Netzteile und Kühlung auswirken und Chipherstellern jenseits der GPU-Führer eine größere Rolle beim KI-Ausbau verschaffen. Auch für die Energie ist es relevant: Ein ausgewogenes Rack kann effizienter sein als eines, das mit Beschleunigern vollgepackt ist, die zwischen Aufgaben im Leerlauf stehen.
Für China verbindet sich die Geschichte mit einem breiteren Vorstoß zum Aufbau heimischer Computing-Lieferketten. Chinesische Serverhersteller und Chipdesigner investieren in Prozessoren für Cloud- und KI-Workloads, und eine globale Verschiebung hin zu CPU-lastiger Infrastruktur könnte den adressierbaren Markt für diese Produkte vergrößern.
Der Vorbehalt: Prognosen sind keine Bestellungen. Die Zahlen von 31 % und 40 % sind Projektionen, und die KI-Ausgaben haben gezeigt, dass sie stark schwanken können. Wenn die Agenten-Einführung sich verlangsamt oder Käufer entscheiden, dass bestehende Server die Last bewältigen, könnte der CPU-Aufschwung später und kleiner ausfallen als erwartet. Dennoch ist die Richtung klar: Das KI-Rechenzentrum wird weniger eine GPU-Schau und mehr ein Orchester – und der Dirigent ist die CPU.