Gli agenti AI riportano le CPU per server sotto i riflettori
Per due anni il discorso sull’hardware AI è stato un discorso sulle GPU. Ora qualcosa sta cambiando. La società di ricerca TrendForce prevede ora che le spedizioni di CPU per server crescano del 31% nel 2026, in accelerazione rispetto alla crescita costante iniziata nella seconda metà del 2025, e che salgano di oltre il 40% nel 2027, man mano che i carichi di lavoro di ragionamento AI si espandono e i servizi agentici raggiungono più utenti.
Il motore di questa tendenza è un cambiamento nel modo in cui vengono costruiti i servizi AI. I primi grandi modelli linguistici rispondevano per lo più a una domanda alla volta: l’utente digitava, il modello rispondeva. Gli agenti AI funzionano diversamente. Pianificano più passaggi, chiamano strumenti, leggono file, interrogano database e si coordinano con altri software. Questi compiti si affidano a processori general-purpose per pianificare le attività, spostare i dati e gestire le parti di un carico di lavoro che non si adattano bene a una GPU. Man mano che più aziende implementano agenti, la sala macchine deve essere bilanciata anziché stipata di schede acceleratrici.
Questo riequilibrio è visibile negli acquisti. Gli operatori dei data center stanno passando dall’acquisto di soli cluster di GPU all’acquisto di interi rack di calcolo che abbinano acceleratori a una quota consistente di CPU, memoria e networking. La logica dell’investimento in AI, in altre parole, si sta spostando da un singolo componente a un sistema completo.
Anche la struttura del mercato potrebbe muoversi. Le CPU per server sono state a lungo dominate dall’architettura x86 utilizzata da Intel e AMD. TrendForce suggerisce che questo dominio potrebbe subire pressioni man mano che i carichi di lavoro AI si diversificano e architetture alternative guadagnano attenzione, anche se non fornisce cifre sul cambiamento.
La posta in gioco è alta perché i server sono la spina dorsale del cloud computing. Una domanda più rapida di CPU avrebbe ripercussioni su memoria, schede madri, alimentatori e raffreddamento, e darebbe ai produttori di chip al di fuori dei leader delle GPU un ruolo maggiore nella costruzione dell’infrastruttura AI. Conta anche per l’energia: un rack bilanciato può essere più efficiente di uno stipato di acceleratori inattivi tra un lavoro e l’altro.
Per la Cina, la vicenda si collega a una spinta più ampia a costruire catene di fornitura informatiche nazionali. I produttori di server e i progettisti di chip cinesi hanno investito in processori per carichi di lavoro cloud e AI, e una svolta globale verso infrastrutture a forte presenza di CPU potrebbe ampliare il mercato indirizzabile per questi prodotti.
L’avvertenza è che le previsioni non sono ordini. Le cifre del 31% e del 40% sono proiezioni, e la spesa in AI ha dimostrato di poter subire forti oscillazioni. Se l’adozione degli agenti rallenta, o se gli acquirenti decidono che i server esistenti possono gestire il carico, la ripresa delle CPU potrebbe arrivare più tardi e più debole del previsto. Tuttavia, la direzione è chiara: il data center AI sta diventando meno una vetrina di GPU e più un’orchestra, e il direttore d’orchestra è la CPU.