La relation entre CPU et GPU devient symbiotique, avec une expansion significative du TAM.

```htmlLes CPU et GPU deviennent symbiotiques, le TAM s’étend considérablement. L’IA des agents intelligents ne dépend pas uniquement du GPU. Les GPU gèrent la génération de tokens, tandis que les CPU prennent en charge l’appel des outils, l’exécution des programmes, la recherche et l’interaction avec les bases de données. Ainsi, la puissance de calcul globale du système est essentielle ; la latence du CPU et la vitesse d’accomplissement des tâches influencent l’utilisation des GPU et l’expérience utilisateur.On prévoit que le TAM des CPU serveurs passera de 61 milliards de dollars en 2026 à 211 milliards de dollars en 2030, dont environ 180 milliards liés à l’IA. Les analystes réaffirment donc leur recommandation d'achat pour AMD, NVDA, INTC, tout en augmentant les objectifs de cours et les prévisions de profits pour AMD.Il ne faut plus évaluer la demande par “nombre de cœurs par utilisateur”. Les CPU ne remplacent pas les accélérateurs, mais élargissent le marché total des systèmes IA. Les différences entre fabricants, charges de travail, architectures et taux d’utilisation sont trop importantes pour simplifier la mesure en nombre de cœurs par utilisateur.Les indicateurs les plus utiles sont : combien de tâches le GPU peut démarrer, combien le CPU peut en traiter simultanément, la rapidité de renvoi des résultats, ainsi que la valeur ajoutée au niveau du rack.On anticipe que les expéditions de CPU IA passeront de 16 millions d’unités en 2026 à 53 millions en 2030, soit environ 1,5 fois celles des accélérateurs (environ 0,7 fois en 2026).Des voies différentes ouvrent de la place à AMD, NVDA, ARM. NVDA utilise moins de cœurs mais plus rapides pour une faible latence de retour vers le GPU ; ARM met l'accent sur davantage de cœurs pour améliorer la capacité de traitement parallèle ; AMD propose la gamme la plus large, tandis qu’Intel tend vers une prise en charge de charges de travail variées.Ce qui est réellement décisif n’est pas le spécificatif du CPU individuel, mais le temps d’exécution, le nombre d’agents intelligents par rack, ainsi que l’efficacité de la mémoire et du refroidissement. La valeur du packaging des CPU IA devrait monter, le prix de vente moyen d’un CPU serveur passant d’environ 1600 dollars à 2600 dollars.ARM vise de nouveaux marchés, x86 conserve ceux existants. La part de marché serveur ARM pourrait avoisiner 40 % à la fin de cette décennie, et même atteindre 50 % si les fournisseurs cloud hyperscale accélèrent la migration. Cependant, x86 reste solide dans le cloud traditionnel et l’informatique d’entreprise, tandis qu’ARM convient davantage aux nouvelles charges de travail. NVDA bénéficie du déploiement de Rubin, tandis que les environnements hétérogènes pourraient favoriser AMD ou Intel. Les CPU personnalisés des fournisseurs cloud hyperscale permettent à ARM de percevoir des droits de licence, sans forcément générer des revenus commerciaux pour les CPU ; par ailleurs, il existe environ 80 milliards de dollars d’opportunités de CPU d’entreprise locales.Le marché des CPU serveur devrait croître rapidement, avec une transformation marquée vers l’IA. Le chiffre d’affaires total en 2025 devrait atteindre 35 milliards de dollars, 210,6 milliards en 2030, avec un taux de croissance annuel composé d’environ 36 % entre 2026 et 2030. La croissance traditionnelle/IaaS devrait être plus lente, la part passant d’environ 50 % à 14 % ; celle liée à l’IA (calcul/nœuds de tête + agents intelligents) deviendra prépondérante, atteignant environ 86 % en 2030.Les nœuds IA d’agents intelligents croissent le plus vite : environ 6,4 milliards de dollars en 2026, 90,2 milliards en 2030, pour un taux de croissance annuel composé d’environ 94 %, portant la part à environ 43 %, à égalité avec les nœuds de calcul/de tête. Sur la même période, les nœuds de calcul/de tête passeront de 36 milliards à 90,2 milliards de dollars. Cela signifie que la croissance future des CPU serveurs sera essentiellement tirée par l’IA, en particulier les charges de travail d’agents intelligents, et non par la demande traditionnelle dans le cloud.```