AMD e Intel rimettono le CPU al centro dello sviluppo dell’AI

AMD ha aumentato nettamente le proprie previsioni per le CPU server, mentre Intel ha registrato la più forte crescita dei ricavi in oltre 15 anni. Insieme, questi segnali mettono in discussione l’idea che la spesa per l’infrastruttura AI riguardi quasi esclusivamente le GPU.

Il cambiamento è visibile negli ordini effettivi, nei piani di capacità e nelle tempistiche dei prodotti. Il business dei data center di Intel è cresciuto del 59% su base annua nel secondo trimestre del 2026. AMD ora prevede che il mercato delle CPU server supererà i 120 miliardi di dollari entro il 2030.

Non è una storia di CPU che sostituiscono le GPU Nvidia. Riguarda piuttosto il crescente valore delle CPU man mano che i sistemi AI si espandono oltre l’addestramento dei modelli. Inferenza, agenti, movimento dei dati, networking e storage generano tutti carichi di lavoro che gli acceleratori non possono gestire da soli.

La competizione centrale è ora tra AMD e Intel per il livello di calcolo host che circonda questi acceleratori. Disponibilità della memoria ed esecuzione manifatturiera determineranno se una delle due aziende riuscirà a trasformare la domanda in crescita sostenuta.

I risultati di Intel trasformano la domanda di AI in crescita misurabile delle CPU

I risultati del secondo trimestre di Intel forniscono l’evidenza più chiara che la spesa per l’AI sta raggiungendo il livello delle CPU.

Intel ha riportato ricavi del secondo trimestre pari a 16,1 miliardi di dollari, in aumento del 25% rispetto allo stesso periodo dell’anno scorso. L’amministratore delegato Lip-Bu Tan l’ha definita la più forte crescita dei ricavi dell’azienda in oltre 15 anni.

La divisione Data Center and AI dell’azienda ha generato ricavi per 6,3 miliardi di dollari. Ciò ha rappresentato una crescita annua del 59% e ha reso la divisione il principale business di prodotto a più rapida crescita di Intel.

Queste cifre contano perché Intel non domina il mercato degli acceleratori. Nvidia rimane il principale fornitore di GPU utilizzate per addestrare e servire modelli di grandi dimensioni. La crescita di Intel indica quindi un ciclo infrastrutturale più ampio.

Ogni grande cluster AI richiede CPU host. Questi processori inizializzano gli acceleratori, eseguono sistemi operativi, pianificano i job, gestiscono lo storage e trattano i dati prima che raggiungano una GPU.

L’AI agentica aggiunge un ulteriore livello di domanda. Un agente AI è un software in grado di pianificare ed eseguire attività in più passaggi utilizzando modelli, strumenti e dati esterni.

Gli agenti chiamano ripetutamente modelli, database, sistemi di ricerca e applicazioni aziendali. Queste interazioni creano carichi di lavoro di orchestrazione che spesso vengono eseguiti su processori server convenzionali.

I risultati trimestrali di Intel hanno inoltre mostrato che la crescita non era limitata a una sola categoria di prodotti. I ricavi da client e AI fisica hanno raggiunto 8,9 miliardi di dollari, in aumento del 13% su base annua.

Intel Foundry ha riportato 5,8 miliardi di dollari di ricavi di segmento, in aumento del 31%. Tuttavia, gran parte di tali ricavi proveniva dai gruppi di prodotto interni di Intel, piuttosto che da progettisti di chip esterni.

Anche i risultati complessivi dell’azienda richiedono un’interpretazione attenta. Intel ha riportato una perdita netta GAAP di 11 miliardi di dollari, nonostante un utile netto non-GAAP di 2,2 miliardi di dollari.

Gran parte di questo divario rifletteva oneri al di fuori della normale performance operativa. Mostra comunque perché la sola crescita dei ricavi non può risolvere il caso di rilancio dell’azienda.

Intel prevede ricavi del terzo trimestre compresi tra 15,8 e 16,8 miliardi di dollari. Prevede inoltre di aumentare gli investimenti in attrezzature di produzione, capacità di camere bianche e substrati.

Questa risposta è significativa. Il management non sta trattando l’aumento del secondo trimestre come una corsa temporanea alle scorte esistenti. Si sta preparando a una maggiore domanda di prodotti e foundry fino al 2027.

Intel ha lanciato Xeon 6+, il suo primo processore server prodotto con il processo Intel 18A. L’azienda ha inoltre affermato che le sue fabbriche hanno superato gli obiettivi interni di volume su diverse tecnologie di processo.

Qui inizia la tensione. Intel ha domanda, un’ampia base installata e una produzione in miglioramento. Tuttavia, deve spendere molto prima che i clienti dimostrino che gli attuali piani per l’infrastruttura AI si tradurranno in un utilizzo duraturo.

Perché AMD vede un mercato delle CPU server molto più grande

AMD ritiene che gli agenti AI richiederanno più capacità CPU per ogni acceleratore implementato, non meno.

Durante la discussione sui risultati del primo trimestre, AMD ha dichiarato di aver aumentato in modo sostanziale le proprie aspettative per il mercato dei processori server. In precedenza, l’azienda prevedeva che tale mercato crescesse di circa il 18% all’anno.

AMD ora prevede una crescita annua superiore al 35%, con una domanda totale indirizzabile oltre i 120 miliardi di dollari entro il 2030. Il mercato totale indirizzabile, o TAM, stima i ricavi disponibili nell’ambito di una categoria di prodotto definita.

Questa previsione proviene da AMD, non da una misurazione indipendente del mercato. Gli investitori dovrebbero considerarla un obiettivo strategico influenzato dalle discussioni con i clienti, dai piani di prodotto e dalle ipotesi del management.

Il meccanismo sottostante è credibile, anche se la cifra esatta resta incerta. I sistemi AI necessitano ancora di CPU per coordinare gli acceleratori e collegarli al resto di un data center.

I cluster di addestramento utilizzano le CPU per la pianificazione dei job, il pre-processing dei dati, la gestione dei checkpoint e il monitoraggio dell’infrastruttura. I sistemi di inferenza aggiungono routing, recupero delle informazioni, sicurezza e logica applicativa.

I sistemi agentici intensificano questo schema. Una singola richiesta utente può attivare diverse chiamate a modelli, ricerche in database, controlli delle autorizzazioni ed esecuzioni di strumenti.

Ogni passaggio consuma tempo dell’acceleratore, ma genera anche lavoro di calcolo convenzionale. Man mano che le imprese collegano gli agenti alle applicazioni interne, il carico di lavoro delle CPU cresce insieme all’uso dei modelli.

AMD ha affermato che questi requisiti comprendono orchestrazione, movimento dei dati, esecuzione parallela e servizi dei nodi head. Un nodo head è il server che coordina una raccolta più ampia di nodi acceleratori.

L’azienda prevede che i ricavi delle CPU server cresceranno di oltre il 70% su base annua nel secondo trimestre. AMD dovrebbe riportare questi risultati il 4 agosto, creando una verifica immediata della previsione.

AMD ha anche bisogno di prodotti in grado di soddisfare questa domanda. La sua risposta è la famiglia EPYC di sesta generazione, nome in codice Venice, basata sull’architettura Zen 6.

L’azienda ha avviato la produzione in rampa di Venice sul processo produttivo a 2 nanometri di TSMC. AMD afferma che la validazione da parte dei clienti è più ampia in questa fase rispetto a qualunque precedente generazione EPYC.

Venice include Verano, un processore progettato specificamente per l’infrastruttura AI. AMD prevede che la famiglia supporterà implementazioni cloud, enterprise e di calcolo accelerato.

La distinzione tra una CPU server generica e una CPU host focalizzata sull’AI sta diventando più importante. Gli acquirenti di data center valutano sempre più spesso il rack completo anziché i singoli chip.

Un sistema a livello di rack combina processori, acceleratori, memoria, networking, raffreddamento e software in un’unica unità distribuibile. Le prestazioni dipendono da come questi componenti interagiscono con carichi di lavoro di produzione.

AMD può fornire diverse parti di questo sistema. Il suo portafoglio comprende processori EPYC, acceleratori Instinct, prodotti di networking Pensando e lo stack software ROCm.

Questa ampiezza offre ad AMD l’opportunità di ottimizzare tra i componenti. Aumenta anche il numero di tempistiche che devono allinearsi prima che un sistema completo raggiunga i clienti.

La piattaforma Helios di AMD dovrebbe abbinare processori EPYC ad acceleratori della serie MI450. L’avvio delle implementazioni in produzione è previsto nella seconda metà del 2026.

Microsoft ha già dichiarato di voler implementare prodotti EPYC e Instinct di nuova generazione nell’ambito di una partnership ampliata. Meta ha separatamente concordato di implementare fino a sei gigawatt di acceleratori AMD attraverso diverse generazioni.

Questi impegni offrono ad AMD maggiore visibilità rispetto a una sola stima TAM speculativa. Non garantiscono il ritmo, i margini o l’utilizzo delle future installazioni.

AMD contro Intel sta diventando una competizione per l’infrastruttura AI

AMD e Intel competono per il controllo dei sistemi che alimentano, coordinano e monetizzano gli acceleratori AI.

Intel mantiene ancora la base installata più ampia nei server enterprise. I suoi processori sono profondamente integrati con software aziendale, servizi cloud e procedure operative dei data center.

Questa posizione crea inerzia a favore di Intel. Sostituire un processore server può richiedere test delle applicazioni, modifiche del firmware, validazione delle prestazioni e nuovi accordi di acquisto.

AMD ha trascorso diverse generazioni EPYC a ridurre queste barriere. Ha guadagnato adozione offrendo maggiore densità di core, efficienza energetica e costi totali di proprietà competitivi.

L’attuale ciclo AI cambia i termini di questa competizione. Gli acquirenti stanno costruendo nuovi cluster anziché limitarsi ad aggiornare server enterprise già familiari.

Le nuove costruzioni offrono ad AMD l’opportunità di conquistare implementazioni senza dover prima sostituire un sistema Intel esistente. Consentono inoltre ai clienti di progettare attorno a una piattaforma di acceleratori completa.

Intel affronta la competizione dalla direzione opposta. Può utilizzare le relazioni Xeon esistenti per mantenere il ruolo di processore host anche quando i clienti scelgono acceleratori Nvidia o AMD.

Tra i punti salienti del business del secondo trimestre figurava un sistema che combinava processori Intel Xeon, acceleratori SambaNova e GPU Nvidia Blackwell. Questo progetto mostra come Intel stia posizionando Xeon quale infrastruttura neutrale attorno a diversi tipi di acceleratori.

AMD ha incentivi più forti a promuovere sistemi strettamente integrati che utilizzino i propri componenti. Intel beneficia quando i clienti mantengono flessibilità tra i fornitori di acceleratori.

Questo rende la competizione più ampia di un confronto tra benchmark. Coinvolge impegni di fornitura, qualificazione delle piattaforme, networking, accesso alla memoria, supporto software e tempistiche di implementazione.

Entrambe le aziende affrontano anche processori server basati su Arm. Amazon, Google, Microsoft e altri operatori cloud hanno sviluppato CPU personalizzate per carichi di lavoro selezionati.

Questi processori possono ridurre la dipendenza dai fornitori commerciali. Consentono inoltre alle aziende cloud di ottimizzare l’hardware attorno al proprio software e ai propri progetti di data center.

AMD sostiene che Venice possa offrire oltre il doppio del throughput per socket rispetto alle principali soluzioni AI basate su Arm. Questa affermazione non ha ancora ricevuto un’ampia validazione indipendente in produzione.

La concorrenza di Arm resta strategicamente importante perché gli hyperscaler acquistano processori su scala enorme. Un chip interno di successo può sottrarre un grande blocco di domanda ad AMD o Intel.

Tuttavia, i processori personalizzati non eliminano il mercato delle CPU commerciali. Le imprese continuano a volere un’ampia compatibilità software, più opzioni cloud e sistemi disponibili presso fornitori di server affermati.

L’esito probabile è un livello infrastrutturale frammentato. Gli hyperscaler combineranno processori personalizzati con prodotti AMD e Intel in base al carico di lavoro, alla disponibilità e ai costi.

Questo contesto premia l’esecuzione più della purezza architetturale. Un processore con risultati eccellenti nei benchmark crea poco valore se memoria, schede o rack completi arrivano in ritardo.

AMD deve coordinare la propria roadmap con TSMC e i partner di packaging. Intel deve aumentare la produzione manifatturiera migliorando al contempo le rese e gestendo il proprio fabbisogno di capitale.

La rivalità si basa quindi su due promesse diverse. AMD sostiene che la sua cadenza di prodotto e il suo portafoglio integrato possano continuare a conquistare quote.

Intel sostiene che una migliore esecuzione possa riattivare la propria scala, le relazioni con i clienti e gli asset produttivi. I suoi ultimi dati sui ricavi rendono questa tesi più credibile di quanto apparisse un anno fa.

Nessuna delle due promesse è stata pienamente confermata. I prossimi risultati di AMD devono confermare che la forte domanda si sta trasformando in ricavi. Intel deve dimostrare che la crescita può proseguire oltre un periodo di confronto favorevole.

Il vero collo di bottiglia si sta spostando dagli acceleratori alla memoria

Una maggiore domanda di CPU non risolve il problema dell'offerta per l'AI; lo distribuisce tra memoria, packaging, networking e alimentazione.

Tan di Intel ha descritto la memoria come un importante vincolo di fornitura durante la discussione sui risultati trimestrali dell'azienda. Ha affermato che il componente è diventato un collo di bottiglia e una criticità per i clienti.

Questo vincolo include la memoria ad alta larghezza di banda, o HBM. L'HBM colloca memoria impilata vicino a un acceleratore, fornendo il throughput dei dati richiesto dai grandi carichi di lavoro AI.

Anche la memoria server convenzionale è importante. Le CPU richiedono DRAM per eseguire database, sistemi di retrieval, macchine virtuali e servizi di orchestrazione che circondano i modelli AI.

L'aumento delle spedizioni di CPU compete quindi per la capacità all'interno di una catena di fornitura della memoria già sotto pressione. La domanda può spostarsi tra categorie di prodotti, ma la capacità di fabbricazione e packaging non può cambiare istantaneamente.

SK Group e Nvidia hanno risposto con un impegno molto più ampio. Le aziende hanno annunciato lettere d'intenti per un'iniziativa dal valore superiore a 500 miliardi di dollari.

Il piano comprende una AI factory fino a due gigawatt e una relazione di lungo termine sulla memoria. L'avvio della prima fabbrica è previsto nel 2027.

Nell'ambito della partnership con SK, SK hynix e Nvidia prevedono di co-sviluppare prodotti di memoria, inclusa l'HBM. Nvidia si aspetta inoltre che l'accordo garantisca le future forniture.

L'intesa amplia il lavoro annunciato a giugno. Quel precedente accordo sulla memoria collegava i prodotti SK hynix ai sistemi Vera Rubin di Nvidia, ai processori Vera, ai computer AI personali e alle piattaforme di robotica.

Le lettere d'intenti non offrono lo stesso grado di certezza degli acquisti conclusi o delle infrastrutture consegnate. Il totale annunciato copre inoltre diverse attività e più anni.

Non dovrebbe essere interpretato come un singolo ordine immediato di chip di memoria. La cifra descrive un'ampia iniziativa infrastrutturale che coinvolge costruzione, sistemi di calcolo e forniture di lungo periodo.

Anche con questa precisazione, la partnership mostra dove i principali fornitori vedono il rischio. Nvidia vuole che lo sviluppo e l'allocazione della memoria siano allineati alla propria roadmap di sistema prima che arrivi la domanda.

Questo allineamento mette sotto pressione AMD e Intel. Entrambe hanno bisogno che i partner della memoria diano priorità alla capacità per i loro prodotti, mentre Nvidia resta il maggiore cliente per gli acceleratori AI.

La sfida di AMD è particolarmente complessa perché Helios richiede che processori, acceleratori, networking, HBM, packaging e software arrivino insieme. Un singolo componente in ritardo può limitare il rack completo.

Intel affronta un vincolo diverso. Prevede di aumentare gli investimenti in apparecchiature e substrati mentre la sua attività di fonderia continua ad assorbire capitali significativi.

Intel Foundry ha generato 5,8 miliardi di dollari di ricavi di segmento nel trimestre. Tuttavia, secondo i risultati dettagliati dell'azienda, ha registrato una perdita operativa di 2,1 miliardi di dollari.

La perdita della fonderia complica la narrativa ottimistica sulle CPU. Intel deve finanziare miglioramenti produttivi mentre compete con i prodotti AMD realizzati da TSMC.

La produzione 18A è stata circa il 25% superiore all'obiettivo e oltre il 50% più alta rispetto al trimestre precedente. Questi dati indicano progressi, ma i ricavi della fonderia da clienti esterni sono rimasti pari ad appena 293 milioni di dollari.

La maggior parte della crescita della fonderia è quindi derivata dalla rete produttiva interna di Intel. Un'adozione esterna significativa resta una verifica separata.

Il ciclo dell'hardware AI può sostenere diversi fornitori, ma non può cancellare l'economia della produzione. Espandere la capacità troppo lentamente fa perdere ordini, mentre espanderla troppo rapidamente può danneggiare i rendimenti.

Questo compromesso diventerà più netto se gli operatori dei data center ritarderanno i progetti a causa dell'accesso all'energia o del finanziamento. I chip non possono generare ricavi in strutture che restano da costruire.

Cosa non dimostra la storia della crescita delle CPU

Una forte domanda trimestrale non dimostra che ogni data center AI annunciato verrà completato o utilizzato in modo redditizio.

La prima incertezza riguarda il confronto della domanda. L'aumento del 25% dei ricavi di Intel ha seguito un periodo difficile e ha beneficiato di una migliore esecuzione nelle fabbriche.

Un forte tasso di crescita annuo può quindi riflettere la ripresa oltre che un'espansione strutturale. Gli investitori hanno bisogno di diversi trimestri di crescita nei data center prima di separare questi effetti.

La perdita GAAP di Intel mostra inoltre che i miglioramenti operativi non producono automaticamente rendimenti chiari per gli azionisti. Gli oneri contabili possono essere temporanei, ma i requisiti di capitale sono persistenti.

Il management prevede di investire di più in apparecchiature, spazi produttivi e substrati. Questi investimenti presuppongono che la domanda di prodotti e fonderia resti elevata.

La seconda incertezza riguarda la previsione di mercato di AMD. Un TAM delle CPU server superiore a 120 miliardi di dollari dipende da un'adozione sostenuta degli agenti e da una significativa costruzione di infrastrutture.

Gli agenti possono aumentare il lavoro di orchestrazione, ma l'efficienza del software può compensare parte della domanda hardware. Una pianificazione migliore, caching, quantizzazione e instradamento dei modelli possono ridurre il calcolo utilizzato per attività.

I fornitori di AI hanno inoltre forti incentivi ad aumentare l'utilizzo. Un acceleratore o una CPU inattivi continuano a consumare capitale e a occupare preziosa capacità nei data center.

La relazione tra utilizzo delle applicazioni e domanda di chip non è quindi lineare. Più utenti AI possono generare maggiore domanda di calcolo, ma ogni generazione di infrastruttura può anche elaborare il lavoro in modo più efficiente.

La terza incertezza riguarda la concentrazione dei clienti. Un piccolo gruppo di hyperscaler rappresenta gran parte della spesa AI pianificata dal settore.

I grandi impegni di Microsoft, Meta e altri operatori offrono visibilità ai fornitori. Espongono però anche i fornitori ai cambiamenti in pochi budget di capitale.

Un campus ritardato o una strategia sui modelli rivista può influenzare contemporaneamente diversi vendor hardware. Gli accordi di fornitura a lungo termine riducono l'incertezza, ma non eliminano il rischio legato a costruzione e utilizzo.

La quarta incertezza è la risposta competitiva. Nvidia continua a espandersi oltre le GPU standalone attraverso sistemi rack, networking, software e i propri processori basati su Arm.

Gli operatori cloud stanno sviluppando acceleratori e CPU personalizzati. Questi prodotti possono reindirizzare carichi di lavoro che altrimenti verrebbero eseguiti su hardware AMD o Intel.

I progressi software di AMD restano un'altra variabile importante. ROCm è l'ambiente software aperto dell'azienda per programmare e utilizzare i suoi acceleratori.

AMD ha dichiarato che i download di ROCm sono aumentati di dieci volte su base annua durante il suo evento per analisti del novembre 2025. I conteggi dei download non misurano l'utilizzo in produzione, la soddisfazione degli sviluppatori o l'affidabilità dei carichi di lavoro.

L'ambiente CUDA di Nvidia conserva una solida base di librerie, strumenti e sviluppatori formati. AMD deve far crescere l'adozione del software insieme alle consegne hardware.

Anche Intel ha bisogno di una posizione più chiara nel computing accelerato. Una forte domanda di Xeon aiuta, ma i clienti acquistano sempre più spesso architetture assemblate attorno ad acceleratori e networking.

L'azienda può rimanere un prezioso fornitore di processori host senza guidare il mercato degli acceleratori. Questo ruolo potrebbe comunque limitarne l'influenza sulla progettazione completa dei sistemi e sui margini.

Questi rischi non invalidano la ripresa delle CPU. Definiscono ciò che deve accadere affinché diventi un ciclo duraturo delle infrastrutture AI.

L'interpretazione più solida non è che ogni azienda di chip vinca. È che la spesa per l'AI ora raggiunge più componenti, creando più opportunità e più punti di fallimento.

Tre segnali decideranno se il ciclo delle CPU durerà

Il prossimo rapporto sugli utili di AMD, l'economia produttiva di Intel e le tempistiche di consegna della memoria metteranno alla prova la nuova tesi sulle CPU, in quest'ordine.

Il primo segnale arriverà il 4 agosto, quando AMD comunicherà i risultati del secondo trimestre. Il management aveva precedentemente previsto una crescita dei ricavi delle CPU server superiore al 70% su base annua.

Raggiungere tale aspettativa sosterrebbe l'affermazione di AMD secondo cui l'AI sta aumentando la domanda di processori host. Convaliderebbe inoltre le discussioni con i clienti alla base della più ampia previsione di mercato dell'azienda.

Gli investitori dovrebbero concentrarsi sui ricavi dei data center, sulla crescita di EPYC, sulla disponibilità dell'offerta e sul calendario di Venice. I commenti sugli impegni di capacità per il 2027 conteranno quanto le vendite di un singolo trimestre.

Un risultato più debole non eliminerebbe la domanda di lungo termine. Suggerirebbe che interesse dei clienti, qualificazione e ricavi conseguiti si stanno muovendo a velocità diverse.

Il secondo segnale è la traiettoria della fonderia e della spesa in conto capitale di Intel. La sua produzione interna è migliorata durante il secondo trimestre, ma i ricavi della fonderia esterna restano limitati.

Osservate i rendimenti, la produzione, gli impegni dei clienti esterni e le perdite operative della fonderia per il 18A. Progressi in tutti e quattro gli aspetti rafforzerebbero l'affermazione di Intel secondo cui la scala produttiva può sostenere la sua ripresa delle CPU.

Una spesa più elevata senza minori perdite della fonderia indebolirebbe questa tesi. Intel non può fare affidamento indefinitamente sulla domanda di prodotti per assorbire i costi di produzione.

Il terzo segnale è il calendario delle consegne della memoria di prossima generazione. SK hynix e Nvidia hanno delineato ampi piani di co-sviluppo e fornitura, con infrastrutture più grandi previste nel 2027.

Osservate la disponibilità di HBM, la qualificazione della memoria e se le piattaforme concorrenti riceveranno forniture sufficienti per i deployment pianificati. Le carenze di memoria limiterebbero AMD e Intel anche se la domanda di CPU rimanesse forte.

Questi tre segnali collegano l'intera catena hardware. Gli ordini devono trasformarsi in processori, i processori devono entrare in rack completi e i rack devono raggiungere data center alimentati.

Per gli sviluppatori, il risultato influenza quali piattaforme riceveranno lavoro di ottimizzazione e disponibilità nel cloud. La concorrenza hardware può influenzare i costi dei modelli, le scelte di deployment e la portabilità del software AI.

Gli acquirenti aziendali dovrebbero osservare gli stessi segnali prima di impegnarsi in infrastrutture di lunga durata. Una roadmap di processori convincente conta solo quando memoria, networking, supporto e capacità di deployment arrivano nei tempi previsti.

I knowledge worker incontreranno gli effetti indirettamente. Una maggiore capacità di inferenza disponibile può supportare agenti più rapidi, flussi di lavoro aziendali più ampi e un uso più esteso dei dati organizzativi privati.

I team che valutano questi sistemi dovrebbero preservare le decisioni, i benchmark e il materiale di origine alla base di ogni scelta infrastrutturale. Una base di conoscenza ingegneristica ricercabile può mantenere queste evidenze collegate mentre prodotti e calendari cambiano.

La domanda pratica non è più se le GPU restino centrali per l'AI. Lo restano. La domanda è quanta CPU, memoria e networking aggiuntivi ogni deployment di acceleratori trascini nel mercato.

Seguite prima i risultati di AMD di agosto, poi l'economia del 18A di Intel e infine i calendari della memoria alla base dei rack del 2027. Se tutti e tre avanzano insieme, la ripresa delle CPU avrà un sostegno strutturale. Se le spedizioni si separeranno dagli annunci, l'attuale ottimismo starà anticipando il deployment. Entrambi gli esiti modelleranno il costo e la disponibilità dei servizi AI che le aziende intendono utilizzare in futuro.