CPUが今年、突然市場の主要な焦点として浮上してきました。

その主な要因は、OpenAIとAnthropicがAmazon、Google、Microsoftなどのクラウドプロバイダーと大規模なパートナーシップ契約を結び、大量のクラウドCPU容量を消費するようになったことです。
AIがより多くのCPUを必要とする主な理由は2つあります。
第一に、トレーニングのパラダイムが従来の事前トレーニングから強化学習へと移行していることです。
モデルがコードを生成した後、シミュレートされたウェブサイトやサンドボックス環境で単体テストを実行し、結果を検証する必要があります。これらのワークロードはCPUに大きく依存します。
第二に、推論のパラダイムが単純なチャットインターフェースからエージェントへと移行していることです。
モデルは、検索エンジン、データベース、コード実行環境、コンパイラ、デプロイシステムなど、幅広いツールを呼び出す必要があります。これらのツール呼び出しのそれぞれが、バックグラウンドでかなりのCPU処理を必要とします。
また、見落とされがちな間接的な需要源もあります。
世界中のGitHubコミット数は、昨年と比較してすでに数倍に増加しています。AIによって生成された膨大な量のコードは、最終的にCPUベースの環境でデプロイされ、実行される必要があります。
この傾向が最初に指摘されて以来、ArmとIntelの株価は数倍に上昇し、AMDも大きな恩恵を受けています。
NVIDIAは、自社のVera CPUをスタンドアロン製品として販売し始め、関連する収益目標として200億ドルを設定しています。
しかし、CPUがAI投資サイクルの次の中心的な柱になる可能性は低いです。
例えば、1つのBlackwell GPUの価格は5万ドル以上であるのに対し、CPUの価格はおよそ5,000ドルです。
1つのCPUが2つのGPUをサポートすると仮定しても、GPUに10万ドルを投資するごとに、対応するCPUへの支出は約5,000ドルにしかなりません。
CPU市場は明らかに過去に過小評価されていましたが、現在の再評価は、CPUがAI業界の次の主要な主役になるという証拠というよりも、より合理的な評価額への回帰として理解するのが適切です。