Разказът за компания с един чип, доминираща в изчислителната среда с ИИ, достига повратна точка. Главният изпълнителен директор на Intel Чен Ливу разкри в подкаст, че множество глобални технологични изпълнителни директори лично са му се обадили с искане за повече процесори, сигнализирайки за структурна промяна в търсенето на AI изчисления, тъй като индустрията преминава от генеративен AI към агентни AI натоварвания.
Основната причина е фундаментална промяна в моделите на натоварване на AI. Agentic AI включва повтарящи се цикли на мислене, планиране, действие и отразяване, консумирайки до 1000 пъти повече токени на задача, отколкото еднократно заключение. Тази промяна драстично увеличава натоварването на процесора за оркестрация на задачи, движение на данни, координация на паметта и контрол на сигурността. Intel отбеляза, че традиционното съотношение 1:8 CPU към GPU по време на обучение се измества към 1:1 за агентни работни натоварвания, което води до 22 процента годишно увеличение на приходите от центрове за данни и AI продукти на Intel до 5,1 милиарда USD през Q1 2026.
Изследванията на Bernstein драстично преразгледаха своята прогноза за пазара на сървърни процесори за 2030 г. от 137 милиарда USD на 223 милиарда USD, почти шесткратно увеличение от настоящите нива. Самата NVIDIA навлезе на пазара на CPU със своя чип Vera, проектиран специално за агентен AI, потвърждавайки стратегическото значение на изчисленията с общо предназначение.
От страна на предлагането, свиването на усъвършенствания капацитет на процесите на TSMC тласка технологичните гиганти към диверсификация. Леярният бизнес на Intel получи голям тласък, когато президентът Тръмп разкри, че Apple се е съгласила да проектира и произвежда чипове с Intel в Съединените щати. Процесът 18A на Intel навлиза в мащабно производство, като вече се планират възли от 1nm и 0,7nm.
Междувременно Broadcom помага на шест основни клиенти на персонализирани чипове, включително Google, Meta и Anthropic, да разработят специално създадени ASIC. TPU на Google е узрял до точката на външни продажби, а серията Trainium на Amazon AWS продължава да набира популярност. Тъй като работните натоварвания на AI се изместват от обучение към изводи, високата енергийна ефективност на ASIC за специфични работни натоварвания създава истинска конкуренция за хегемонията на GPU на NVIDIA, тенденция, която също така представя структурни възможности за нововъзникващата вътрешна компютърна екосистема в Китай.