Na era dos agentes de IA, a CPU precisa estar em proporção "1:1" com a GPU?

A onda da Agentic AI está transformando fundamentalmente a arquitetura de computação dos data centers, elevando significativamente o papel estratégico das CPUs.

O Bank of America Securities, em seu relatório de pesquisa mais recente, revisou para cima o tamanho total potencial de mercado (TAM) para CPUs de servidor em 2030 para mais de US$ 210 bilhões, um aumento de mais de 20% em relação à estimativa anterior de cerca de US$ 170 bilhões, e elevou a expectativa de taxa de crescimento anual composta de 30% para 36%.

A lógica central deste ajuste é: à medida que as cargas de trabalho de IA evoluem do treinamento para a inferência e depois para a Agentic AI, o papel da CPU nos sistemas de data centers está passando de "coadjuvante" do GPU para o "plano de controle" da orquestração inteligente. O Bank of America estima que a relação entre CPU e GPU mudará de aproximadamente 1:4 na era do treinamento para cerca de 1:2 na fase de inferência de IA e, eventualmente, se aproximará de 1:1 na era da Agentic AI. Isso significa que, até 2030, as CPUs representarão cerca de 10% do TAM total dos sistemas de data center, estimado em US$ 2,2 trilhões, acima dos menos de 7% da era do treinamento entre 2024 e 2025.

No âmbito das ações individuais, o Bank of America mantém a recomendação de compra para a AMD, com preço-alvo de US$ 620, considerando-a como a principal referência em CPUs; mantém a recomendação de compra para a Nvidia (NVDA), com preço-alvo de US$ 350, como a principal escolha do setor de semicondutores.

Agentic AI reconfigura a lógica de demanda por CPU

A equipe de analistas de Vivek Arya, do Bank of America, destaca que a trajetória evolutiva das cargas de trabalho de IA está elevando sistematicamente a densidade de demanda por CPU.

Na era do treinamento, a CPU era responsável principalmente por funções auxiliares como pré-processamento de dados, tokenização, processamento em lote e alimentação de dados para o GPU/acelerador, que era o núcleo do poder computacional. Essa configuração levou o mercado de aceleradores de IA a crescer a uma taxa composta anual de +139% entre 2022 e 2025, enquanto as CPUs de servidor registraram apenas +14%. Em 2025, os aceleradores de IA já respondem por 85% dos gastos com computação em data centers, enquanto as CPUs representam apenas 15% (em 2021, essa proporção era de 26% para 74%).

Na fase da Agentic AI, ocorre uma mudança estrutural. Agentic AI não é apenas um sistema de "pergunta e resposta": envolve etapas múltiplas e ciclos de trabalho como planejamento, recuperação de contexto, utilização de ferramentas, gerenciamento de estados, interação via APIs, roteamento entre múltiplos modelos e avaliação de resultados. Essas tarefas são, em essência, processamentos sequenciais intensivos em CPU, não a computação matricial paralela na qual os GPUs são especialistas. O Bank of America acredita que, com isso, a CPU evolui de "processador anfitrião" para o "plano de controle" da inferência de IA.

Vale notar que o Bank of America enfatiza que não se trata de a CPU substituir o GPU, mas sim de uma expansão simultânea da demanda por ambos. O papel fundamental do GPU em computação matricial, inferência de grandes modelos, pré-processamento de alto throughput e inferência de modelos avançados permanece; a CPU, por sua vez, assume mais responsabilidades em orquestração, gerenciamento de memória, execução de ferramentas e movimentação de dados. O gargalo do sistema se expande do poder computacional de GPU para camadas mais amplas da infraestrutura, ampliando assim o TAM total dos data centers.

O cenário de mercado em 2030: ascensão da ARM, pressão sobre a Intel

O Bank of America divide o TAM de CPUs de servidor em 2030 em três categorias: Tradicional/IaaS cerca de US$ 30 bilhões, Computação de IA/Head Node cerca de US$ 90 bilhões, e Nodes Independentes de Agentic AI cerca de US$ 90 bilhões, com esses dois últimos compondo cerca de US$ 180 bilhões do mercado de CPUs para IA, ou cerca de 86% do total.

Nas previsões de participação de mercado, a arquitetura ARM será a maior vencedora. O Bank of America estima que, até 2030, as CPUs ARM comerciais (incluindo Nvidia Vera, ARM AGI, Qualcomm CPU etc.) responderão por cerca de 38% do valor de mercado de CPUs de servidor; CPUs ARM customizadas (incluindo AWS Graviton, Google Axion, Microsoft Cobalt etc.) cerca de 9%, totalizando quase 47%. A AMD deverá manter aproximadamente 31% de participação de valor, enquanto a Intel (INTC) cairá de cerca de 34% em 2026 para aproximadamente 22%, apesar de sua receita absoluta ainda crescer a uma taxa anual composta de cerca de 22%.

Em termos de participação por unidade, a Intel continuará liderando com cerca de 36%, mas o declínio constante na participação em valor reflete sua desvantagem competitiva em cargas de trabalho de IA de alto valor agregado. O Bank of America observa que a vantagem relativa da Intel reside em cargas de trabalho corporativas tradicionais e que a plataforma Coral Rapids, baseada no processo 18A-P, pode reduzir a diferença de desempenho com seus concorrentes até 2028.

AMD: liderança dupla em número de núcleos e frequência

O Bank of America classifica a AMD como a melhor referência em CPU, com base em sua vantagem dupla em alta frequência e alto número de núcleos.

Em alta frequência, o AMD Turin (quinta geração do EPYC) atinge pico de 5.0GHz, acima do Intel Granite Rapids (4.3GHz) e do Nvidia Grace (cerca de 3.35GHz). O Venice (sexta geração do EPYC), previsto para o segundo semestre de 2026, deve consolidar ainda mais essa vantagem, tornando as CPUs AMD a escolha ideal para head e compute nodes em clusters de IA em larga escala.

Em número de núcleos, a vantagem da AMD é ainda mais marcante. O Venice deve suportar até 256 núcleos/512 threads, muito acima dos 88 núcleos/176 threads da Nvidia Vera e dos até 192 núcleos esperados para o Intel Diamond Rapids. De acordo com o Bank of America, o AMD EPYC 9965 (Turin, 192 núcleos) oferece um desempenho de rack para cargas de trabalho de Agentic AI 2,37 vezes superior ao da Nvidia Vera, e o Venice (256 núcleos) pode ampliar essa vantagem para 3,30 vezes.

Além disso, o Bank of America também destaca a execução da AMD em processos de 2nm/Zen 6 e sua visibilidade na cadeia de suprimentos, além das vantagens de adaptação da arquitetura x86 em cargas de trabalho de Agentic AI no que tange à segurança e confiabilidade (RAS).

Nvidia: racks independentes de CPU abrem novo espaço de demanda

A Nvidia lançará, junto com a plataforma Vera Rubin, no segundo semestre de 2026, os racks independentes de CPU Vera (racks CPX), que são um dos catalisadores importantes para a revisão do TAM de CPU feita pelo Bank of America.

Esse rack pode integrar até 256 CPUs Vera, utiliza resfriamento líquido e é otimizado para cargas de trabalho de Agentic AI, sendo responsável por orquestração, controle de memória e gerenciamento de I/O, além de testar, executar e validar saídas dos racks de computação Vera Rubin NVL72. Em um SuperPOD Vera Rubin completo, com 40 racks, cada Pod inclui 1.152 GPUs Rubin, 576 CPUs Vera como parte dos racks de computação e até 512 CPUs Vera em racks independentes, chegando a uma proporção de quase 1:1 entre CPUs e GPUs.

O Bank of America acredita que esse tipo de rack independente de CPU será responsável por cargas de trabalho como RAG pipeline, bancos de dados vetoriais, preparação de dados, execução de API/ferramentas e inferência de modelos pequenos e médios — tarefas até então fragmentadas demais para racks de GPUs caros —, expandindo substancialmente o TAM total, em vez de apenas substituir a demanda existente.