În prezent, în multe discuții despre planificarea infrastructurii IT apare aceeași întrebare: „Dacă AI-ul agentic va schimba raportul dintre CPU și GPU, nu este suficient să adăugăm mai multe procesoare în serverele care au deja GPU-uri?”
La prima vedere, această concluzie pare logică. În realitate, însă, răspunsul este mult mai complex.
Trecerea de la aplicațiile AI de tip chatbot la sistemele bazate pe agenți AI nu înseamnă doar adăugarea mai multor procesoare într-o infrastructură existentă. Este o schimbare fundamentală a modului în care sunt proiectate și operate centrele de date. AI-ul agentic impune utilizarea unor rack-uri dedicate de servere bazate pe CPU, care funcționează alături de infrastructura GPU și gestionează coordonarea, execuția și orchestrarea sarcinilor îndeplinite de agenții AI.
Pentru liderii IT din companii, concluzia este clară: AI-ul agentic schimbă fundamental cerințele infrastructurii necesare pentru inteligența artificială.
Potrivit AMD, această transformare este urmărită îndeaproape. Dacă până de curând compania estima că piața procesoarelor pentru servere va crește cu aproximativ 18% anual, noile cerințe de calcul generate de agenții AI schimbă semnificativ această perspectivă. În prezent, AMD estimează că piața totală adresabilă (TAM – Total Addressable Market) pentru procesoarele de server va crește cu peste 35% anual și va depăși 120 de miliarde de dolari până în 2030.
Primul val: AI-ul de tip chatbot avea ca principală funcție generarea de răspunsuri
Primul val al inteligenței artificiale generative s-a bazat pe un flux de lucru relativ simplu. Un utilizator adresa o întrebare, aplicația transmitea solicitarea către un model AI, acesta genera un răspuns, iar aplicația îl întorcea utilizatorului.
Această arhitectură a favorizat în mod natural infrastructurile centrate pe GPU-uri. În astfel de implementări, un procesor (CPU) coordona un server echipat cu patru până la opt GPU-uri. CPU-ul gestiona planificarea sarcinilor, operațiunile de intrare/ieșire și administrarea sistemului, în timp ce GPU-urile efectuau calculele complexe necesare procesării și generării răspunsurilor bazate pe inteligență artificială.
AI-ul agentic înseamnă mult mai mult decât un chatbot dotat cu instrumente suplimentare
AI-ul agentic se află încă la început de drum și aduce o schimbare fundamentală în modul în care funcționează aplicațiile bazate pe inteligență artificială. Dacă un chatbot tradițional primește o întrebare și oferă un răspuns, un agent AI îndeplinește un rol mult mai complex: primește un obiectiv, îl descompune în mai multe etape, stabilește ce acțiuni trebuie întreprinse, consultă mai multe modele AI, accesează baze de date, interacționează cu API-uri și aplicații enterprise, verifică permisiunile, recuperează informații relevante din memorie, validează rezultatele și ajustează procesul pe parcurs până la îndeplinirea obiectivului.
Prin urmare, infrastructura necesară pentru AI-ul agentic este semnificativ diferită de cea utilizată în primul val al AI-ului conversațional, unde fluxul de lucru era mult mai simplu: întrebare, procesare, răspuns.
Deși GPU-urile rămân esențiale pentru rularea modelelor de inteligență artificială, o mare parte din activitatea desfășurată de agenții AI se bazează acum pe puterea de procesare a CPU-urilor. Acestea joacă un rol-cheie în:
- Orchestrare – coordonarea etapelor necesare îndeplinirii unor sarcini complexe și gestionarea fluxului de lucru dintre acestea.
- Executarea agenților și integrarea cu alte sisteme – apelarea API-urilor, accesarea bazelor de date și interacțiunea cu aplicațiile enterprise existente.
- Securitate și guvernanță – verificarea permisiunilor, aplicarea politicilor de conformitate și validarea fiecărei acțiuni efectuate autonom de agenții AI.
Pe măsură ce tot mai multe organizații adoptă AI-ul agentic, cererea de resurse de calcul nu va mai fi determinată exclusiv de numărul de GPU-uri necesare pentru rularea modelelor. La fel de importantă va deveni și capacitatea CPU-urilor de a coordona, integra și gestiona un număr tot mai mare de agenți AI care funcționează simultan în cadrul organizației.
Schimbarea raportului dintre CPU și GPU nu înseamnă doar adăugarea unor procesoare suplimentare
Dacă în primul val al AI-ului conversațional un procesor (CPU) coordona, în mod obișnuit, între patru și opt GPU-uri, odată cu apariția AI-ului agentic acest raport începe să se schimbe. Tot mai multe implementări se apropie de un raport de 1:1 între CPU și GPU, iar în anumite scenarii numărul de CPU-uri necesare îl poate depăși chiar și pe cel al GPU-urilor.
Însă concluzia nu este că este suficientă adăugarea mai multor procesoare în serverele existente. AI-ul agentic necesită un nou nivel de infrastructură, conceput special pentru a susține activitățile de coordonare, integrare și execuție realizate de agenții AI.
Pentru liderii IT, planificarea infrastructurii trebuie abordată dintr-o perspectivă diferită.
În următorii ani, sistemele de inteligență artificială nu vor mai fi construite în jurul unui singur server sau al unei singure platforme capabile să îndeplinească toate funcțiile. În schimb, acestea vor funcționa ca ecosisteme distribuite, alcătuite din componente specializate. Rack-urile cu GPU-uri vor fi dedicate rulării modelelor AI și procesării intensive a datelor, în timp ce rack-urile bazate pe CPU-uri vor gestiona orchestrarea agenților AI, procesarea datelor și interacțiunea cu aplicații, baze de date și servicii externe.
În acest context, echilibrul întregii arhitecturi devine esențial. Dacă puterea de procesare a CPU-urilor este insuficientă, GPU-urile vor rămâne inactive, în așteptarea următoarelor sarcini. Dacă rețeaua nu oferă performanța necesară, agenții AI vor întâmpina întârzieri. Dacă datele nu circulă eficient prin sistem, latența va crește. Iar dacă platforma de orchestrare nu este proiectată pentru a gestiona simultan un număr mare de procese, costurile și complexitatea operațională vor crește semnificativ.
Pe scurt, în era AI-ului agentic, succesul nu va mai depinde doar de numărul de GPU-uri disponibile. La fel de important va fi modul în care CPU-urile, GPU-urile, rețeaua și software-ul de orchestrare colaborează pentru a forma o infrastructură unitară, eficientă și scalabilă.
Rolul AMD în această transformare
Procesoarele AMD EPYC™ oferă organizațiilor un portofoliu diversificat de soluții optimizate pentru diferite etape ale fluxului de lucru AI. De la procesoare cu frecvențe ridicate, potrivite pentru aplicații sensibile la latență, până la modele cu un număr mare de nuclee, concepute pentru sarcini de procesare la scară largă, portofoliul AMD răspunde unei game variate de cerințe specifice infrastructurilor moderne de inteligență artificială.
În același timp, AMD continuă să își extindă portofoliul prin viitoarele generații de produse incluse în roadmap-ul companiei. Printre acestea se numără și procesoarele cu numele de cod „Venice”, care vor completa gama de CPU-uri optimizate pentru AI și vor oferi o flexibilitate și mai mare în proiectarea infrastructurilor de nouă generație.
În practică, AMD furnizează componentele de procesare specializate necesare pentru echiparea fiecărui rack din centrul de date – sau a fiecărei instanțe de calcul din cloud – cu resurse adaptate rolului pe care acestea trebuie să îl îndeplinească.
Ce trebuie să știe liderii IT
Merită subliniat încă o dată: AI-ul agentic schimbă fundamental cerințele infrastructurii IT.
Pe măsură ce proiectele de AI agentic trec de la faza de testare la implementările în producție, organizațiile nu ar trebui să își planifice infrastructura ca și cum ar integra doar un chatbot în ecosistemul existent. AI-ul agentic trebuie privit ca o nouă categorie de „forță de muncă digitală”, capabilă să planifice, să acționeze, să verifice informații, să acceseze date, să utilizeze instrumente și să execute fluxuri de lucru complexe pe tot parcursul zilei.
Acest lucru presupune o putere de procesare pe partea de CPU mai mare decât indicau estimările din primul val al AI-ului generativ. În același timp, atenția trebuie să se extindă dincolo de serverele cu GPU-uri și să cuprindă întreaga arhitectură: rack-uri dedicate, infrastructura de interconectare, platformele software și echilibrul operațional dintre toate componentele sistemului.
În era AI-ului agentic, performanța nu va mai depinde de un singur procesor capabil să facă totul. Ea va fi rezultatul unei arhitecturi bine proiectate, în care CPU-urile și GPU-urile funcționează împreună, transformând inteligența artificială dintr-un instrument care oferă răspunsuri într-un sistem capabil să acționeze și să execute în mod autonom procese complexe.
Declarație privind informațiile și estimările referitoare la viitor
Acest articol conține o serie de declarații și estimări privind evoluția viitoare a companiei Advanced Micro Devices, Inc. (AMD), inclusiv prognoze referitoare la creșterea pieței procesoarelor pentru servere. Aceste estimări sunt realizate în conformitate cu prevederile legislației americane privind informațiile cu caracter prospectiv.
Astfel de declarații includ, de regulă, formulări precum „se așteaptă”, „se estimează”, „ar putea”, „intenționează”, „planifică”, „consideră” sau alți termeni similari. Este important de reținut că acestea reflectă convingerile, ipotezele și așteptările actuale ale AMD la momentul publicării și nu reprezintă garanții privind evoluțiile viitoare.
Ca orice estimare referitoare la viitor, aceste declarații sunt influențate de o serie de factori de risc și de incertitudini, unele cunoscute, altele imposibil de anticipat în totalitate. Multe dintre acestea se află în afara controlului AMD și pot determina rezultate reale semnificativ diferite față de cele prognozate sau anticipate în prezent.
Din acest motiv, investitorii sunt încurajați să consulte documentele oficiale depuse de AMD la Comisia pentru Valori Mobiliare și Burse din SUA (SEC), inclusiv cele mai recente rapoarte anuale (Form 10-K) și trimestriale (Form 10-Q), care prezintă în detaliu riscurile și factorii care pot influența activitatea și rezultatele companiei.
Cu excepția situațiilor în care legea impune acest lucru, AMD nu își asumă obligația de a actualiza sau revizui informațiile și estimările prezentate în acest material pe măsură ce apar date noi sau se schimbă condițiile de piață.
