ยุค Agentic AI อาจทำให้ความต้องการ CPU พุ่งแรงในดาต้าเซ็นเตอร์ทั่วโลก

สัดส่วน GPU ต่อ CPU กำลังเปลี่ยนไป

หนึ่งในการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดของสถาปัตยกรรมดาต้าเซ็นเตอร์คือ สัดส่วนของ GPU ต่อ CPU

ในอดีต คลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่โดยทั่วไปจะใช้

• 1 CPU ต่อ GPU ประมาณ 4–8 ตัว

แต่ Lisa Su ระบุว่า ในระบบรุ่นใหม่ที่รองรับ Agentic AI สัดส่วนนี้กำลังขยับ เข้าใกล้ 1:1

สาเหตุคือ CPU ต้องรับภาระงานเพิ่ม เช่น

• การจัดการเอเจนต์ AI แบบกระจาย
• การเรียกใช้เครื่องมือ (tool invocation)
• การจัดการ pipeline ของ inference แบบเรียลไทม์
• การเคลื่อนย้ายข้อมูลความเร็วสูงระหว่างระบบ

สิ่งนี้ทำให้ CPU ไม่ได้เป็นแค่ “โปรเซสเซอร์เจ้าบ้าน” ของ GPU อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในสแต็กการประมวลผลของ AI

ตลาด CPU เซิร์ฟเวอร์อาจแตะ 120–125 พันล้านดอลลาร์

เมื่อ CPU มีบทบาทมากขึ้น นักวิเคราะห์และผู้ผลิตชิปจึงปรับประมาณการตลาดขึ้นอย่างมาก

• AMD คาดว่าตลาดซีพียูเซิร์ฟเวอร์จะเติบโตมากกว่า 35% ต่อปี และมีมูลค่า เกิน 120 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ซึ่งสูงกว่าประมาณการเดิมเกือบเท่าตัว
• Bank of America คาดว่าตลาดจะขยายจากประมาณ 43 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 เป็นราว 125 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030 หรือเติบโตเฉลี่ยประมาณ 31% ต่อปี

ทั้งสองมุมมองสะท้อนแนวโน้มเดียวกัน: โครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นใหม่ต้องใช้ CPU มากกว่าที่เคยคาดไว้

ใครจะได้ส่วนแบ่งตลาดนี้

การเติบโตครั้งใหญ่ยังหมายถึงการแข่งขันด้านสถาปัตยกรรมชิปที่เข้มข้นขึ้น

Bank of America ประเมินว่า ภายในปี 2030

• โปรเซสเซอร์ x86 (ส่วนใหญ่คือ AMD และ Intel) อาจยังครองตลาดประมาณ 56%
• ชิป ARM แบบออกแบบเอง โดยผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ (hyperscalers) อาจเพิ่มเป็นประมาณ 37%

ช่วงหลายปีที่ผ่านมา AMD สามารถเพิ่มส่วนแบ่งตลาดดาต้าเซ็นเตอร์ได้อย่างต่อเนื่อง แต่การแข่งขันกับ Intel และชิปที่บริษัทคลาวด์ออกแบบเองยังคงเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดภาพรวมตลาดในอนาคต

ผลกระทบต่อธุรกิจของ AMD

กระแสการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เริ่มส่งผลต่อ AMD แล้วในหลายด้าน

ประการแรก ความคาดหวังต่อความต้องการชิป AI ทำให้ หุ้น AMD พุ่งประมาณ 12% ในการซื้อขายนอกเวลาทำการ หลังบริษัทเผยแนวโน้มรายได้ที่แข็งแกร่งจากธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์

ประการที่สอง ความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเริ่มกดดันซัพพลายเชน บริษัทระบุว่ากำลัง ทำงานร่วมกับพันธมิตรผู้ผลิตในไต้หวันเพื่อเพิ่มกำลังการผลิต หลังตลาด CPU ทั่วโลกเริ่มตึงตัว

AI ไม่ใช่เรื่องของ GPU อย่างเดียวอีกต่อไป

ในช่วงแรกของกระแส AI โลกเทคโนโลยีมักโฟกัสที่ GPU เป็นหลัก แต่ระบบ AI รุ่นใหม่—โดยเฉพาะระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์—ต้องพึ่งพาโครงสร้างการประมวลผลที่กว้างกว่านั้น

เมื่อองค์กรเริ่มใช้ AI ที่สามารถวางแผน ตัดสินใจ และโต้ตอบกับเครื่องมือหลายชนิด CPU จึงกลายเป็นศูนย์กลางในการประสานทุกส่วนของระบบ

หากการคาดการณ์ของอุตสาหกรรมเป็นจริง ช่วงปลายทศวรรษนี้เราอาจเห็นดาต้าเซ็นเตอร์ AI ที่ไม่ได้ขับเคลื่อนด้วย GPU เพียงอย่างเดียว แต่เป็นยุคที่ CPU กลับมาเป็นหนึ่งในหัวใจหลักของโครงสร้างพื้นฐาน AI อีกครั้ง.