2026年第1四半期の決算発表後に、AMD最高経営責任者（CEO）のシン・ジーフェン氏は電話会議で、エージェンティックAI（代理型AI）時代の到来に伴い、データセンターにおけるCPU需要が急速に増加していると明らかにした。シン氏は、単一のコンピューティングノードにおいて、CPUとGPUの数が従来の「1対多」から徐々に「1対1」に近づき、今後はCPUの数がGPUを上回る可能性があると指摘した。

彼女は説明し、従来のAIトレーニングや推論では「1つのCPUに対して4〜8つのGPU」という構成が一般的だったが、CPUは主にGPUの計算タスクのスケジューリングと起動を担当していた。しかし、エージェンティックAIのモデルでは、自律的なインテリジェントエージェントが多数存在し、それらはCPUによって状態更新やタスクの調整を行う必要がある。この変化は、コンピューティングノードの形態に深く影響を与えている。エージェント数が急激に増えるにつれて、CPUとGPUの比率も1:1に近づき始めている。

シン氏はさらに、今後クラスター内で多くのエージェントが動作する場合、1ノードにCPUの数がGPUを上回る構成になる可能性もあると述べた。これは、過去にGPUが主導していた計算拡大の傾向が、「エージェントワークロード」によって駆動されるCPU需要の流れに置き換えられつつあることを意味する。エージェンティックAIとは、大規模言語モデルの上で複数の自律的なエージェントが動作し、複雑なタスクを自動的に完了させるものである。例えばソフトウェア開発分野では、エージェントがコードを自動的にレビューし、修正を実施し、コンパイル後にフィードバックを待つことができる。バグが見つかった場合は、その修正を続けることができる。このプロセスはほとんど人間の関与が不要である。

これらの並列動作するエージェントを効果的に調整およびスケジュールするために、システムはCPUによる継続的なコントロールと管理機能を必要とする。このような新しいワークロードにおいて、CPUはもはや「GPUのトレーニングまたは推論を開始する」役割に限定されず、エージェンティックAIシステムの中心的な動力となる。現在でもGPUの加速計算は急速に拡大しているが、CPUの利用率も着実に向上している。

AMDは、現在提供可能なほぼすべてのCPUがAIラボや超大規模クラウドサービスプロバイダーに販売されていると述べており、これはエージェントタスクの急増に対応するためである。この傾向は、将来的なAIインフラ設計において、CPUとGPUの関係が「主従」からより平等なものに変わり、CPUの使用密度が高くなる可能性を示唆している。

ポイント：

🖥️ CPUとGPUの比率は徐々に1:1に近づき、今後CPUの数がGPUを上回る可能性がある。

🤖 エージェンティックAI時代には、エージェントがCPUを利用して状態の更新とタスクの調整を行うため、コンピューティングノードの形態が変わる。

📈 AMDは現在、ほぼすべてのCPUをAIラボとクラウドサービスプロバイダーに販売しており、急増するエージェントタスクへの対応を行っている。