Mensaje de Gate News, 20 de abril — Morgan Stanley pronostica que los sistemas de IA autónomos podrían aumentar significativamente la demanda de CPU central (CPU) para 2030, reconfigurando las inversiones en centros de datos y ampliando el gasto en IA más allá de las unidades de procesamiento gráfico (GPUs). El banco estima que la IA agentic podría añadir $32.5 mil millones a $60 mil millones a un mercado de CPU de centros de datos que se proyecta superará $100 mil millones para 2030, al tiempo que impulsaría la demanda de memoria.
Los sistemas de IA agentic dependen de las CPU para tareas de propósito general como la compilación de código, herramientas de software y consultas de bases de datos, funciones para las que las GPU no están diseñadas. Nvidia ha introducido su CPU Vera específicamente para aplicaciones de IA agentic y aprendizaje por refuerzo. La investigación de SemiAnalysis apunta a que los centros de datos de Fairwater de Microsoft respaldan a OpenAI, donde una infraestructura de CPU y almacenamiento de 48 megavatios impulsa un clúster de GPU de 295 megavatios, con una proporción de potencia aproximada de 1 a 6. Se espera que los beneficiarios de este cambio incluyan a Nvidia, AMD, Intel, Arm, Micron, Samsung, SK hynix, TSMC y ASML.
Las limitaciones de memoria están surgiendo como un cuello de botella crítico. Los sistemas de IA agentic dependen de contextos extendidos y persistentes que pueden expandir rápidamente los requisitos de memoria. SemiAnalysis proyecta que la memoria representará aproximadamente el 30% del gasto de capital de los hiperescaladores en 2026, frente a alrededor del 8% en 2023-2024. Se anticipa que los precios de la DRAM se más que duplicarán en 2026, mientras que la Memoria de Ancho de Banda Elevado (HBM) utilizada en servidores de IA se espera que siga escasa hasta 2027, posicionando a proveedores como Micron y SK hynix como cada vez más centrales en los costos de los sistemas y en los calendarios de implementación.
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