CPU und GPU entwickeln eine symbiotische Beziehung, der TAM wächst erheblich.

CPU und GPU werden zu einer symbiotischen Beziehung, der Gesamtmarkt (TAM) expandiert stark. Für Agenten-KI reicht nicht nur die GPU. Die GPU ist für das Generieren von Tokens zuständig, die CPU für Tool-Aufrufe, Programmausführung, Recherche und Datenbankinteraktionen. Daher ist die gesamte Systemberechnung wichtig, CPU-Latenz und Bearbeitungsgeschwindigkeit beeinflussen die GPU-Auslastung und das Nutzererlebnis.Es wird erwartet, dass der TAM für Server-CPUs von 61 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 211 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 steigt, wovon rund 180 Milliarden US-Dollar mit KI zusammenhängen. Analysten bekräftigen daher ihre Kaufempfehlungen für AMD, NVDA und INTC und heben Kursziele sowie Gewinnerwartungen für AMD an.Man sollte die Nachfrage nicht mehr anhand von „Kernen pro Nutzer“ messen.Die CPU ersetzt die Beschleuniger nicht, sondern erweitert den gesamten AI-Systemmarkt. Es gibt große Unterschiede zwischen Herstellern, Workloads, Architekturen und Auslastung, deshalb kann die Nachfrage nicht einfach auf Kerne pro Nutzer heruntergebrochen werden.Nützlichere Kennzahlen sind: Wie viele Tasks werden von der GPU gestartet, wie viele kann die CPU gleichzeitig bearbeiten, wie schnell werden Resultate zurückgemeldet, und welcher Zusatznutzen entsteht auf Rack-Ebene.Es wird erwartet, dass die Auslieferungen von AI-CPUs von 16 Millionen Stück im Jahr 2026 auf 53 Millionen Stück im Jahr 2030 steigen – etwa das 1,5-fache der Beschleuniger (2026: etwa das 0,7-fache).Verschiedene Ansätze eröffnen AMD, NVDA und ARM Entfaltungsmöglichkeiten.NVDA setzt auf weniger, dafür schnellere Kerne, um mit niedriger Latenz zur GPU zurückmelden zu können; ARM setzt auf mehr Kerne für höhere Parallelität; AMD bietet das breiteste Produktportfolio, und Intel entwickelt sich ebenfalls in Richtung umfassender Workloads.Entscheidend ist nicht die einzelne CPU-Spezifikation, sondern die Abschlusszeit, die Anzahl der Agenten pro Rack sowie Speicher- und Kühlungseffizienz. Es wird erwartet, dass der Wert der AI-CPU-Packages steigt und der durchschnittliche Verkaufspreis von Server-CPUs von rund 1600 US-Dollar auf rund 2600 US-Dollar klettern könnte.ARM erschließt neue Märkte, x86 verteidigt die Bestandsmärkte.Der Marktanteil von ARM-Servern könnte bis zum Ende des Jahrzehnts auf nahezu 40 % steigen, beschleunigte Portierungen durch Hyperscaler könnten sogar bis zu 50 % ermöglichen. x86 bleibt jedoch im traditionellen Cloud- und Unternehmenssoftware-Segment stark, während ARM besser für neue Workloads geeignet ist. NVDA profitiert vom Rubin-Rollout, heterogene Umgebungen könnten AMD oder Intel begünstigen. Maßgeschneiderte Hyperscaler-CPUs generieren ARM Lizenzgebühren, aber nicht zwingend Umsätze im kommerziellen CPU-Geschäft; darüber hinaus gibt es noch rund 80 Milliarden US-Dollar an lokalen Unternehmens-CPU-Chancen.Der Server-CPU-Markt wird schnell wachsen und strukturell klar in Richtung KI kippen. Für das Jahr 2025 wird ein Gesamtumsatz von rund 35 Milliarden US-Dollar prognostiziert, 2030 könnten es 210,6 Milliarden US-Dollar sein – mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von rund 36 % von 2026 bis 2030. Traditionelle/IaaS-Umsätze wachsen langsamer und ihr Anteil sinkt von knapp 50 % auf etwa 14 %; KI-bezogene (Compute/Head Node + Agenten) werden dominierend und machen 2030 rund 86 % aus.KI-Agenten-Nodes wachsen am schnellsten. 2026 werden etwa 6,4 Milliarden US-Dollar erwartet, 2030 bereits 90,2 Milliarden US-Dollar – mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von rund 94 %, der Anteil steigt auf rund 43 % und entspricht nahezu dem von Compute/Head Node. Compute/Head Node wächst im selben Zeitraum von 36 Milliarden auf 90,2 Milliarden US-Dollar. Das heißt, das zusätzliche Wachstum bei Server-CPUs stammt künftig vor allem aus KI, insbesondere agentenbezogenen Workloads, und nicht mehr nur aus der traditionellen Cloud-Nachfrage.