كيف يدفع الذكاء الاصطناعي الوكيل سوق معالجات الخوادم نحو 125 مليار دولار

يشهد عالم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تحولًا مهمًا. فبعد سنوات كان فيها التركيز شبه الكامل على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بدأت وحدات المعالجة المركزية (CPU) تستعيد دورًا محوريًا داخل مراكز البيانات.

تقول ليزا سو، الرئيسة التنفيذية لشركة AMD إن صعود ما يسمى الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) — وهو نوع من الأنظمة القادرة على التخطيط واتخاذ قرارات وتنفيذ مهام متعددة الخطوات بشكل شبه مستقل — سيؤدي إلى زيادة كبيرة في الطلب على المعالجة العامة خلال السنوات الخمس المقبلة.

وبسبب هذا التحول، يتوقع محللون أن يتجاوز سوق معالجات الخوادم 120 مليار دولار بحلول عام 2030، مع تقديرات تصل إلى نحو 125 مليار دولار مع تعقّد أحمال العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

لماذا يرفع الذكاء الاصطناعي الوكيل الطلب على CPU؟

في الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي التوليدي، كانت GPUs هي العنصر الأساسي لأنها متفوقة في العمليات الرياضية الثقيلة التي تتطلبها الشبكات العصبية.

لكن أنظمة Agentic AI تضيف طبقة جديدة بالكامل من العمليات حول النموذج نفسه.

بحسب تصريحات ليزا سو، تعتمد هذه الأنظمة بشكل كبير على CPUs للقيام بمهام مثل:

• تنسيق العمل بين عدة نماذج وأدوات
• جدولة المهام وتنظيمها
• جلب البيانات وإدارتها
• إدارة الشبكات والذاكرة
• تنفيذ منطق النظام الذي يحيط بعمليات الاستدلال

بعبارة بسيطة: GPU تنفذ الحسابات الثقيلة، بينما CPU تدير النظام بالكامل. ومع توسع الشركات في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، تصبح هذه الطبقة التنظيمية أكثر أهمية.

نسبة GPU إلى CPU تتجه نحو 1:1

أحد التغييرات التقنية الأكثر لفتًا للانتباه داخل مراكز البيانات هو التحول في نسبة المعالجات.

تاريخيًا، كانت البنية الشائعة تعتمد على:

• معالج CPU واحد لكل 4 إلى 8 GPUs.

لكن مع ظهور أحمال العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي الوكيل، تتوقع AMD أن تتحرك هذه النسبة نحو 1:1 تقريبًا في البنى الجديدة لمراكز البيانات.

السبب هو زيادة العمل الذي يتعين على CPU إدارته، مثل:

• تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي الموزعين
• استدعاء الأدوات وتنفيذ سير العمل
• خطوط الاستدلال في الزمن الحقيقي
• نقل البيانات بسرعة بين الأنظمة

وهذا يعني أن CPU لم تعد مجرد معالج مضيف للـGPU، بل أصبحت جزءًا أكبر من طبقة الحوسبة في بنية الذكاء الاصطناعي.

توقعات السوق: 120–125 مليار دولار بحلول 2030

مع زيادة أهمية CPUs داخل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بدأت التوقعات السوقية ترتفع بسرعة.

• توقعات AMD: الشركة تتوقع نمو سوق معالجات الخوادم بأكثر من 35% سنويًا ليصل إلى أكثر من 120 مليار دولار بحلول 2030، وهو تقريبًا ضعف تقديراتها السابقة.
• توقعات بنك أوف أمريكا: يتوقع المحللون نمو السوق من حوالي 43 مليار دولار في 2026 إلى نحو 125 مليار دولار في 2030، أي بمعدل نمو سنوي مركب يقارب 31%.

هذه التوقعات تعكس فكرة أساسية: الجيل القادم من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي سيكون أكثر اعتمادًا على CPU مما كان عليه في السابق.

من سيسيطر على سوق معالجات الخوادم؟

النمو المتوقع قد يعيد تشكيل المنافسة بين معماريات المعالجات المختلفة.

وفق تقديرات بنك أوف أمريكا لعام 2030:

• معالجات x86 (التي تقودها AMD وIntel) قد تمثل نحو 56% من السوق.
• المعالجات المبنية على ARM قد تصل إلى نحو 37% من السوق، مدفوعة بتصاميم مخصصة تطورها شركات الحوسبة السحابية الكبرى.

ضمن فئة x86، تمكنت AMD في السنوات الأخيرة من زيادة حصتها في معالجات مراكز البيانات، وتشير بعض التوقعات إلى أنها قد تستحوذ على جزء كبير من النمو في السوق بحلول نهاية العقد.

لكن المنافسة لا تزال مفتوحة، خصوصًا مع دخول مزودي الخدمات السحابية الكبار في تصميم معالجاتهم الخاصة.

تأثير طفرة الذكاء الاصطناعي على AMD

الطلب المتزايد على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بدأ بالفعل ينعكس على أداء AMD.

• بعد إعلان توقعات قوية مرتبطة بطلب مراكز البيانات، ارتفع سهم AMD بنحو 12% في التداولات الممتدة عقب تحديث أرباح الشركة.
• كما أعلنت الشركة أنها تعمل مع شركائها التصنيعيين في تايوان لزيادة الطاقة الإنتاجية بسبب الطلب الأقوى من المتوقع على المعالجات.

هذا يعني أن طفرة الطلب على CPUs ليست مجرد توقعات مستقبلية — بل بدأت بالفعل تؤثر على خطط الإنتاج وسلاسل التوريد العالمية.

التحول الأكبر: الذكاء الاصطناعي لم يعد قصة GPU فقط

في بداية ثورة الذكاء الاصطناعي كان الحديث يدور تقريبًا بالكامل حول GPUs. لكن الجيل الجديد من الأنظمة — خصوصًا تلك المعتمدة على الوكلاء الذكيين — يعتمد على منظومة حوسبة أوسع.

ومع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي القادرة على التخطيط والتفاعل مع الأدوات واتخاذ قرارات متعددة الخطوات، تصبح وحدات المعالجة المركزية عنصرًا أساسيًا في تنسيق وتشغيل هذه الأنظمة.

إذا صحت هذه التوقعات، فإن المرحلة القادمة من بنية الذكاء الاصطناعي لن تتعلق فقط بتسريع GPUs، بل أيضًا بـ تعاظم دور CPU في قلب مراكز البيانات الحديثة.