AI-ul agentic schimbă regulile jocului în centrele de date: de ce CPU-urile redevin esențiale alături de GPU-uri

Inteligența artificială agentică (Agentic AI) începe să schimbe modul în care companiile își proiectează infrastructura IT, iar impactul nu se rezumă doar la instalarea unui număr mai mare de GPU-uri. Potrivit unei analize AMD, următoarea generație de aplicații AI va necesita o arhitectură complet diferită, în care procesoarele CPU vor avea un rol la fel de important precum acceleratoarele grafice.

Până acum, majoritatea implementărilor AI s-au bazat pe modele conversaționale de tip chatbot. În acest scenariu, CPU-ul coordona funcționarea unui server echipat cu mai multe GPU-uri, în timp ce plăcile grafice efectuau calculele complexe necesare inferenței și generării răspunsurilor. Acest model începe însă să se schimbe odată cu apariția agenților AI, capabili să execute sarcini complexe în mod autonom.

Spre deosebire de un chatbot, un agent AI nu oferă doar un răspuns la o întrebare. Acesta primește un obiectiv, îl descompune în pași intermediari, consultă mai multe modele AI, accesează baze de date, interacționează cu API-uri și aplicații enterprise, verifică permisiuni, validează rezultatele și adaptează permanent fluxul de lucru până la îndeplinirea sarcinii. Toate aceste operațiuni sunt gestionate în mare parte de procesoarele CPU, în timp ce GPU-urile continuă să execute modelele de inteligență artificială propriu-zise.

AMD susține că această schimbare va modifica și raportul dintre CPU și GPU în centrele de date. Dacă până acum un singur procesor coordona în mod obișnuit între patru și opt GPU-uri, implementările bazate pe AI agentic tind spre un raport de aproximativ 1:1, iar în anumite scenarii numărul de CPU-uri poate deveni chiar mai mare decât cel al GPU-urilor. Totuși, compania subliniază că soluția nu este simpla adăugare a unor procesoare suplimentare în serverele existente, ci dezvoltarea unor rack-uri dedicate CPU care să funcționeze împreună cu infrastructura GPU.

În noul model, rack-urile cu GPU-uri vor rămâne responsabile pentru rularea modelelor AI și procesarea intensivă a datelor, în timp ce rack-urile bazate pe CPU vor coordona agenții AI, vor administra fluxurile de lucru și vor asigura integrarea cu bazele de date, serviciile cloud și aplicațiile enterprise. AMD avertizează că performanța întregii platforme va depinde de echilibrul dintre CPU-uri, GPU-uri, rețea și software-ul de orchestrare. Un dezechilibru în oricare dintre aceste componente poate genera latențe mai mari, GPU-uri inactive și costuri operaționale suplimentare.

Compania estimează că această evoluție va accelera semnificativ piața procesoarelor pentru servere. Dacă anterior anticipa o creștere anuală de aproximativ 18%, AMD estimează acum că piața totală adresabilă pentru procesoarele de server va depăși un ritm de creștere de 35% pe an, urmând să atingă peste 120 de miliarde de dolari până în 2030.

Pentru a răspunde acestor cerințe, AMD mizează pe portofoliul de procesoare EPYC, optimizat pentru diferite tipuri de sarcini AI, dar și pe viitoarea generație de procesoare cu nume de cod “Venice”, aflată pe roadmap-ul companiei. Acestea sunt proiectate pentru a oferi flexibilitate în dezvoltarea infrastructurilor AI de nouă generație și pentru a susține atât sarcinile de orchestrare, cât și pe cele de procesare intensivă.

Concluzia AMD este că viitorul infrastructurilor AI nu va mai fi definit exclusiv de numărul de GPU-uri instalate. În era AI-ului agentic, succesul va depinde de modul în care CPU-urile, GPU-urile, rețeaua și platformele software vor lucra împreună pentru a construi sisteme capabile nu doar să răspundă la întrebări, ci și să execute autonom procese complexe.