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米AWSは2026年、社内エンジニアにCPUの浪費を抑えるよう指示を出しました。クラウド基盤でCPUサーバー容量の待ち時間が急増しているためで、背景には自律的に判断し複数のツールを呼び出すエージェントAIの急速な普及があります。AI需要はこれまでGPUやメモリに集中していましたが、CPUにも圧力がかかり始めています。
これまでCPUはAI推論との親和性が低いとされ、GPUやメモリほど注目されてきませんでした。しかし2026年に入り、Moor Insights & Strategyのアナリスト、マット・キンボール氏は「CPU需要が急増している」と指摘します。エージェントが数万から数百万規模に増殖し、企業全体で稼働する状況が現実味を帯びてきたためです。
インテルの研究者スービック・クンドゥ氏によると、エージェントAIの処理の多くはCPU上で実行されるといいます。出力の解析やツールの選択、API呼び出し、結果の収集といった作業がCPUの役割です。AMDのマドゥ・ランガラジャン氏も、実際のエージェントAIパイプラインでは8段階中7段階がCPU上で完結すると説明しています。
ジョージア工科大学のユジュン・チョン氏らの研究では、CPUコア数が不足するとGPUへの命令送出が遅れ、GPU側が待機状態に陥ることが分かりました。さらにツール呼び出しの結果を都度トークン化する必要があり、対話が長くなるほど処理負荷が増す点も課題です。実験ではCPUコア数を増やすことで、初回応答までの時間を最大7倍改善できたといいます。
こうした需要増を裏付けるように、インテルは年内を通じてサーバー用CPUが品切れ状態にあると報じられています。AMDはサーバーCPUの需要予測を倍増させ、アームとクアルコムもエージェントAI向けの新型CPUを発表しました。エヌビディアもエージェント向けCPU「Vera」を投入しています。
キンボール氏は、CPU価格の上昇や供給不足がコンシューマー向け製品にも波及し始めていると警告します。インテルはクライアント向けCPUの生産をサーバー向けに振り向けており、CPU市場全体で需要と供給のバランスが崩れつつある状況です。