Gate-News-Meldung, 20. April — Morgan Stanley schätzt, dass autonome KI-Systeme die Nachfrage nach Zentralprozessor-(CPU) bis 2030 deutlich steigern könnten, wodurch sich Investitionen in Rechenzentren verändern und KI-Ausgaben über Grafikeinheiten (GPUs) hinaus ausgeweitet werden. Die Bank schätzt, dass agentische KI 32,5 Milliarden $ zu einem Rechenzentrums-CPU-Markt beitragen könnte, der bis 2030 auf über $60 Milliarden prognostiziert wird, und zugleich die Nachfrage nach Speicher antreibt.
Agentische KI-Systeme nutzen CPUs für allgemeine Aufgaben wie Code-Kompilierung, Software-Tools und Datenbankabfragen, Rollen, für die GPUs nicht ausgelegt sind. Nvidia hat Vera CPU speziell für agentische KI- und Reinforcement-Learning-Anwendungen eingeführt. Eine Studie von SemiAnalysis verweist auf Microsofts Fairwater-Rechenzentren, die OpenAI unterstützen: Dort stützt ein 48-Megawatt-CPU- und Speichersystem einen 295-Megawatt-GPU-Cluster, also ein Leistungs- verhältnis von ungefähr 1 zu 6. Zu den Nutznießern dieser Entwicklung werden voraussichtlich Nvidia, AMD, Intel, Arm, Micron, Samsung, SK hynix, TSMC und ASML zählen.
Speicherengpässe zeichnen sich als kritischer Engpass ab. Agentische KI-Systeme sind auf erweiterte, persistente Kontexte angewiesen, die die Speicheranforderungen schnell vergrößern können. SemiAnalysis prognostiziert, dass Speicher 2026 etwa 30% der Investitionsausgaben von Hyperscalern ausmachen wird, gegenüber rund 8% in 2023–2024. Es wird erwartet, dass die DRAM-Preise sich in 2026 mehr als verdoppeln, während High Bandwidth Memory $100 HBM(, das in KI-Servern verwendet wird, voraussichtlich bis 2027 unterversorgt bleiben wird. Das positioniert Anbieter wie Micron und SK hynix zunehmend als zentrale Faktoren für Systemkosten und Einsatz-Zeitpläne.
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