AIエージェントの普及がCPU需要を押し上げる仕組み
アカマイの発表と投資家向け説明会では、アンソロピックがCPU上で具体的に何を稼働させるのか明らかにしていない。マクゴワンがCPUを採用する理由として言及したのは電力効率だった。「今回はCPUの案件なので、電力効率の改善がより直接的に表れる」と説明している。
AI業界各社は2026年を通じ、こうしたCPU需要がどこから生まれるのかを説明してきた。チャットボットが回答を生成する計算の大半はGPUが担う。AIエージェントは回答生成に加え、ツールの呼び出し、コード実行、ウェブ検索、検索結果の読み込み、次に何を実行するかの判断まで行う。こうしたAIモデルによる計算の前後で発生する付随処理の大半は、CPU上で動く。
AMDでサーバー製品を担当するコーポレート・バイスプレジデントのマドゥ・ランガラジャンは、技術誌IEEE Spectrumで具体的な数値を示した。
「当社の試験では、実際のエージェント型AIで使われる8段階の処理工程のうち、7段階がすべてCPU上で稼働した」
CPUとGPUの搭載比率は1対1～2へ近づく見通し
CPU需要の拡大に合わせ、AIデータセンター内のCPUとGPUの構成比も変わり始めている。半導体市場を調査するトレンドフォース（TrendForce）によると、従来型AIデータセンターではGPU4～8基につきCPU約1基を使用する。AIエージェントを導入する環境では、GPU1～2基につきCPU1基へ近づくと予想している。
Armは、データセンターで1ギガワット当たりに必要となるCPU処理能力が現在の4倍超になると予測する。IEEE Spectrumは2026年8月、インテルが2026年末までに供給できるサーバー向けCPUをすでに売り切ったと報じた。
AIエージェントが自律的に処理する範囲が広がるほど、CPUの稼働量も増える。AIモデルによる負荷の大きい計算はGPUが引き続き担うが、ツール実行やウェブ検索など、モデルによる計算の前後で必要となる処理をCPUが担う比重は高まっている。
