في عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي، هل يجب أن يكون هناك "1:1" بين CPU و GPU؟

موجة الذكاء الاصطناعي العاملي (Agentic AI) تُغير بصورة جذرية بنية مراكز البيانات الحاسوبية، ما أدى إلى ارتفاع كبير في الأهمية الإستراتيجية لـ CPU.

قامت شركة بنك أمريكا للأوراق المالية في أحدث تقاريرها البحثية برفع توقعاتها لحجم السوق الكلي المحتمل لوحدات المعالجة المركزية للخوادم (TAM) في عام 2030 ليصل إلى أكثر من 210 مليار دولار أمريكي، أي بزيادة تتجاوز 20% عن تقديرها السابق الذي كان حوالي 170 مليار دولار، كما رفعت معدل النمو السنوي المركب المتوقع من 30% إلى 36%.

المنطق الأساسي وراء هذا التعديل هو: مع تحول أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من التدريب إلى الاستدلال، ثم إلى الذكاء الاصطناعي العاملي، تتحول وظيفة CPU في أنظمة مراكز البيانات من كونها "ممثل مساعد" بجانب GPU إلى "طائرة السيطرة" لتنسيق الذكاء الاصطناعي العاملي. ويتوقع بنك أمريكا أن نسبة CPU إلى GPU ستتقلص تدريجياً من حوالي 1:4 في عصر التدريب، إلى حوالي 1:2 في مرحلة استدلال الذكاء الاصطناعي، وصولاً إلى ما يقارب 1:1 في عصر الذكاء الاصطناعي العاملي. وهذا يعني أنه بحلول عام 2030، ستشكل CPU حوالي 10% من إجمالي TAM أنظمة مراكز البيانات البالغ تقريباً 2.2 تريليون دولار، أي أعلى من حصة أقل من 7% في عصر التدريب بين عامي 2024 و2025.

على مستوى الأسهم الفردية، حافظ بنك أمريكا على تقييم الشراء لـ AMD بهدف سعر 620 دولار أمريكي، ويعتبرها الأفضل كرمز للـ CPU ؛ كما أبقى على تصنيف الشراء لـ Nvidia (NVDA) بهدف سعر 350 دولار أمريكي، ويعتبرها الخيار الأول لقطاع أشباه الموصلات ككل.

الذكاء الاصطناعي العاملي يعيد تشكيل منطق الطلب على CPU

أشار فريق المحلل Vivek Arya في بنك أمريكا إلى أن مسار تطور أعباء عمل الذكاء الاصطناعي يرفع بصورة ممنهجة كثافة الطلب على CPU.

في عصر التدريب، كانت CPU تقوم بشكل أساسي بمهام معالجة البيانات المسبقة، تقسيم الكلمات، معالجة الدُفعات، وإمداد GPU بالبيانات، وكلها وظائف مساعدة، في حين أن GPU/المسرعات كانت مركز القوة الحاسوبية. هذا الوضع أدى إلى أن سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي نما بمعدل سنوي مركب قدره +139% بين 2022 و2025، بينما سجلت CPU في الخوادم معدل نمو سنوي مركب قدره +14% فقط. وبحلول عام 2025، بلغت مسرعات الذكاء الاصطناعي 85% من إنفاق الحوسبة في مراكز البيانات، مقابل 15% فقط لـ CPU، بينما كان هذا التقسيم في 2021 عند 26% مقابل 74%.

مع الانتقال إلى مرحلة الذكاء الاصطناعي العاملي، تغير الوضع بشكل هيكلي. الذكاء الاصطناعي العاملي ليس مجرد "سؤال وجواب" بسيط، بل يشمل مراحل متعددة كالخطة، استرجاع السياق، استخدام الأدوات، إدارة الحالة، التفاعل مع API، توجيه النماذج المتعددة وتقييم النتائج. هذه المهام في جوهرها تتطلب معالجة متسلسلة تعتمد على CPU، بينما المهام التي تجيدها GPU هي العمليات المصفوفية المتوازية. ويرى بنك أمريكا أن CPU انتقلت من "معالج مضيف" إلى "طائرة السيطرة" على استدلال الذكاء الاصطناعي.

من الجدير بالذكر أن بنك أمريكا يؤكد أن هذا لا يعني أن CPU ستحل محل GPU، بل سيشهد الطلب على كل منهما توسعاً متزامناً. تظل الصدارة لـ GPU في العمليات المصفوفية، استدلال النماذج الكبيرة، التحضير المسبق ذي الإنتاجية العالية، وفي استدلال النماذج المتقدمة؛ بينما ستتحمل CPU المزيد من المهام في التنسيق، وإدارة الذاكرة، وتنفيذ الأدوات، ونقل البيانات، ويتوسع عنق الزجاجة في النظام من قوة GPU فقط إلى مستوى أوسع من البنية التحتية، ما يوسع TAM الكلي لمركز البيانات.

مشهد السوق في 2030: صعود ARM وتعرض Intel للضغط

قسم بنك أمريكا TAM لوحدات المعالجة المركزية للخوادم في عام 2030 إلى ثلاث فئات رئيسية: التقليدية/IaaS بحوالي 30 مليار دولار، الحوسبة الذكاء الاصطناعي/العقدة الرئيسة بحوالي 90 مليار دولار، وعقد الذكاء الاصطناعي العاملي المستقلة بحوالي 90 مليار دولار، وتشكل الفئتان الأخيرتان سوق CPU للذكاء الاصطناعي بحوالي 180 مليار دولار، بما يعادل 86% من الإجمالي.

وبحسب توقعات الحصة السوقية، ستكون منظومة ARM أكبر الرابحين. ويتوقع بنك أمريكا أنه بحلول عام 2030، ستكون وحدات المعالجة المركزية التجارية بنظام ARM (تشمل Nvidia Vera، ARM AGI، Qualcomm CPU وغيرها) مسؤولة عن حوالي 38% من القيمة السوقية لوحدات CPU الخوادم، في حين تمثل CPU ARM المخصصة (تشمل AWS Graviton، Google Axion، Microsoft Cobalt وغيرها) حوالي 9%، بمجموع يقارب 47%. ويتوقع أن تحافظ AMD على حصة قيمية تبلغ تقريباً 31%، بينما ستهبط Intel (INTC) من حوالي 34% في 2026 إلى حوالي 22%، رغم أن إيراداتها المطلقة ستستمر في النمو بمعدل نمو سنوي قدره حوالي 22%.

على صعيد الحصة الفعلية، ستظل Intel في الصدارة بنسبة تبلغ حوالي 36%، لكن التراجع المستمر في حصتها من القيمة يعكس عجزها التنافسي في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ذات القيمة المضافة العالية. وأشار بنك أمريكا إلى أن ميزة Intel النسبية تبقى في أعباء العمل التقليدية للمؤسسات، كما أن منصة Coral Rapids المبنية على تقنية 18A-P من المتوقع أن تضيق فجوة الأداء مع المنافسين بحلول 2028.

AMD: ريادة مزدوجة في عدد الأنوية والتردد

صنف بنك أمريكا AMD كأفضل سهم في مجال CPU، ويعتمد ذلك أساساً على تقدمها الثنائي في الأداء العالي والتردد العالي لعدد الأنوية.

على صعيد التردد العالي، يبلغ تردد الذروة لمعالج AMD Turin (الجيل الخامس من EPYC) 5.0GHz، وهو أعلى من 4.3GHz لمعالج Intel Granite Rapids، وقرابة 3.35GHz لـ Nvidia Grace. ومن المتوقع أن تعزز Venice (الجيل السادس من EPYC) والتي ستصدر في النصف الثاني من 2026 هذه الميزة، مما يجعل CPU من AMD الخيار المثالي للعقد الرئيسية/عقد الحوسبة في شبكات الذكاء الاصطناعي الواسعة النطاق.

أما في عدد الأنوية، فتتفوق AMD بفارق أكبر. ويتوقع أن تدعم Venice حتى 256 نواة/512 خيط معالجة، وهو أعلى بكثير من Nvidia Vera المرتقبة (88 نواة/176 خيط)، وIntel Diamond Rapids (بنحو 192 نواة كحد أقصى). ووفقاً لحسابات بنك أمريكا، فإن أداء الرف على مستوى أعباء عمل الذكاء الاصطناعي العاملي لمعالج AMD EPYC 9965 (Turin، 192 نواة) يعادل 2.37 ضعف معالج Nvidia Vera، بينما من المتوقع أن ترفع Venice (256 نواة) هذا الفارق إلى 3.30 ضعف.

بالإضافة إلى ذلك، أعرب بنك أمريكا عن ثقته في كفاءة AMD في العمليات التصنيعية Zen 6/2nm وسلسلة الإمدادات، وكذلك تفوق بيئة x86 في التكيف مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي العاملي من حيث الأمان وميزاتها في الاعتمادية (RAS).

وحدات المعالجة المركزية المستقلة من Nvidia تفتح أفق طلب جديد

أطلقت Nvidia في النصف الثاني من 2026 مع منصة Vera Rubin جرف CPU مستقل (CPX Jraf) بوحدات Vera CPU، وهو واحد من المحفزات الرئيسية التي دفعت بنك أمريكا لرفع توقعاته لـ TAM CPU.

يمكن لهذا الجرف أن يضم ما يصل إلى 256 قطعة Vera CPU، مع تصميم سوائل تبريدي، وهو مُحسن خصيصاً لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي العاملي، منسقاً عمليات التخطيط، إدارة الذاكرة، والتحكم في الإدخال/الإخراج، وقادر على اختبار وتنفيذ والتحقق من مخرجات جرف حوسبة Vera Rubin NVL72. وفي النظام الكامل لـ 40 جرف Vera Rubin SuperPOD، يحتوي كل Pod على 1152 قطعة Rubin GPU، و576 قطعة Vera CPU كجزء من جرف الحوسبة، بالإضافة إلى 512 Vera CPU محتملة أخرى في الجرف CPU المستقل، ليصبح معالج العدد قريباً من 1:1 مع GPU.

ويرى بنك أمريكا أن مثل هذه الجروف المستقلة من CPU ستتكفل بأعباء عمل مثل خطوط أنابيب RAG، قواعد البيانات الموجهة للمتجهات، تجهيز البيانات، تنفيذ API/الأدوات، واستدلال النماذج المتوسطة والصغيرة، والتي كانت في السابق عبئاً كبير التشتت على جرف GPU المرتفعة الكلفة، ما يؤدي إلى توسيع الـ TAM الكلي بشكل فعلي، بدلاً من مجرد استبدال الطلب الحالي.