Nach der Ankündigung eines starken Finanzberichts für das erste Quartal 2026 sagte Lisa Su, CEO von AMD, in der Telefonkonferenz, dass mit dem Aufkommen der Ära der Agentic AI (Agent Artificial Intelligence) die CPU-Auslastung in Rechenzentren auf beispiellose Höhen getrieben wird. Sie sagte, dass sich aufgrund dieses neuen Trends die Anzahl der CPUs und GPUs in einem einzelnen Rechenknoten von eins zu vielen in der Vergangenheit allmählich eins zu eins annähert und es in Zukunft möglicherweise sogar mehr CPUs als GPUs geben könnte.
Bei der Beantwortung von Fragen von Analysten wies Su Zifeng darauf hin, dass herkömmliche KI-Trainings- und Inferenzcluster normalerweise eine Konfiguration von „einer CPU mit vier bis acht GPUs“ verwenden und die CPU eher eine „Host“-Rolle spielt, die für die Planung und Initiierung von GPU-Rechenaufgaben verantwortlich ist. Im Agentic AI-Modus muss sich eine große Anzahl autonomer Agenten auf die Host-CPU verlassen, um kontinuierlich Statusaktualisierungen, Aufgabenorchestrierung und Zusammenarbeit durchzuführen, was die Form von Rechenknoten grundlegend verändert.
Laut Su Zifeng rückt das Verhältnis von CPU zu GPU mit der rasanten Zunahme der Anzahl der Agenten näher an 1:1 heran. Sie schlug sogar vor, dass es durchaus denkbar sei, mehr CPUs als GPUs in einem einzelnen Knoten zu haben, wenn zukünftige Cluster „extrem viele“ Agenten ausführen würden. Das bedeutet, dass die Welle der GPU-gesteuerten beschleunigten Computerausweitung der letzten Jahre von einer Welle der CPU-Nachfrage überlagert wird, die durch „Agenten-Workloads“ getrieben wird.
Die sogenannte Agentic AI führt im Wesentlichen mehrere autonome „Agenten“ auf einem großen Sprachmodell (LLM) aus, um komplexe Aufgabenprozesse automatisch abzuschließen. In einem Softwareentwicklungsszenario kann ein Agent beispielsweise den Code selbst überprüfen, Änderungen vornehmen, auf den Abschluss der Kompilierung warten und weiterhin neue Fehler beheben, wenn sie entdeckt werden, wobei im gesamten Prozess nahezu kein manueller Eingriff erforderlich ist. Um diese parallel laufenden Agentenaufgaben zu koordinieren, zu planen und zu orchestrieren, muss sich das System jedoch darauf verlassen, dass die CPU kontinuierliche Kontroll- und Verwaltungsfunktionen bereitstellt.
Unter solchen Arbeitslasten spielt die CPU nicht mehr nur eine unterstützende Rolle beim „Starten des GPU-Trainings oder der Inferenz“, sondern ist zum zentralen Knotenpunkt für den Betrieb des gesamten Agentic AI-Systems geworden. Da immer mehr Aufgaben aufgeteilt und an Agenten delegiert werden, steigt die CPU-Auslastung selbst im Zeitalter der schnellen Ausbreitung des GPU-beschleunigten Computings auf ein extrem hohes Niveau. Der Bericht zitierte die Aussage von AMD, dass das Unternehmen derzeit „fast alle CPUs, die es bereitstellen kann, an KI-Labore und Anbieter von Hyperscale-Cloud-Diensten verkauft“, um dieser Welle neuer Anforderungen durch intelligente Agentenaufgaben gerecht zu werden.
Das bedeutet auch, dass sich bei der Gestaltung zukünftiger KI-Infrastruktur das Verhältnis zwischen CPU und GPU von „Master-Slave“ zu einer gleichwertigeren oder sogar CPU-intensiveren Form ändern kann. Für Chiplieferanten treibt Agentic AI nicht nur weiterhin die Nachfrage nach GPUs voran, sondern wird voraussichtlich auch eine neue Wachstumsrunde auf dem Server-CPU-Markt eröffnen.