Rapport de Bernstein : L’IA agente fera passer le CPU du rôle de figurant à celui de protagoniste – recommandation d’achat pour Hygon Information
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Rapport de Bernstein : L’IA agente fera passer le CPU du rôle de figurant à celui de protagoniste – recommandation d’achat pour Hygon Information
L’accent des investissements dans le secteur des semi-conducteurs doit se déplacer vers la narration centrée sur les CPU et les GPU.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : TechFlow Research
Lorsqu’un agent IA est activé, il ne se contente pas d’attendre une réponse : il doit récupérer des informations, planifier des étapes, invoquer des outils, raisonner sur des résultats intermédiaires, réappeler le modèle, puis exécuter une action. L’ensemble de ce processus exige une puissance de calcul CPU bien supérieure à celle nécessaire pour qu’un ChatGPT génère une simple réponse textuelle.
Une équipe d’analystes de Bernstein dirigée par David Dai a publié, le 17 juin, un rapport intitulé « Semi-conducteurs mondiaux : la renaissance du CPU ? », dont la conclusion centrale est la suivante : l’IA passe progressivement de l’ère des chatbots à celle des agents IA (agentic AI) ; dans les centres de données, le rôle du CPU évolue du simple soutien au GPU vers celui de protagoniste principal. Cette évolution devrait faire passer le marché adressable total (TAM) des processeurs serveur à 223 milliards de dollars américains en 2030, soit six fois plus que les 37 milliards de dollars prévus pour 2025.
L’inférence n’est plus « une question, une réponse » : le CPU opère son retour en force
Depuis l’émergence des grands modèles linguistiques (LLM), les GPU et les accélérateurs IA ont constitué le cœur du calcul IA. Dans des grappes d’inférence sur mesure telles que Google TPU v6e ou Meta Grand Teton, le ratio GPU/CPU atteignait parfois 8:1.
Bernstein estime toutefois que, avec l’essor généralisé des agents IA, ce ratio s’inverse progressivement.
La caractéristique fondamentale des agents IA est leur « boucle d’inférence » : une seule requête peut déclencher une série d’étapes comprenant la recherche d’informations, la planification, l’appel d’outils, le raisonnement intermédiaire, un nouveau recours au modèle, puis l’exécution d’une action. Si les GPU assurent les calculs mathématiques intensifs, c’est le CPU qui détermine si le système parvient à orchestrer efficacement l’ensemble du flux de travail, à planifier les tâches, à gérer la mémoire et à éviter l’inactivité des accélérateurs. Un CPU sous-dimensionné contraint les GPU coûteux à rester inactifs, entraînant une chute brutale de l’efficacité globale du système.
Bernstein prévoit ainsi que, d’ici 2029, le ratio GPU/CPU dans les grappes d’inférence des fournisseurs de services cloud (CSP) passera de 8:1 en 2025 à 1:1. Dans les charges de travail liées aux agents IA, la part de calcul assurée par les CPU augmentera de 14 % (niveau actuel des LLM traditionnels) à 50 %, atteignant ainsi une parité avec celle des GPU.
Le rapport souligne notamment que les feuilles de route matérielles confirment déjà cette tendance. Le nouveau plateau de calcul Venice d’AMD associe 4 GPU MI455X à chaque CPU ; la puce super-intégrée Vera d’NVIDIA combine 2 GPU Rubin à chaque CPU Vera ; l’unité d’extension TPU v7x de Google associe 4 TPU à chaque CPU. La proportion physique de CPU augmente donc bel et bien — il ne s’agit pas d’une simple prédiction, mais d’un phénomène déjà en cours.
Comment calcule-t-on ce marché de 22,3 milliards de dollars ?
Bernstein a relevé sa prévision du TAM des processeurs serveur pour 2030, le portant de 13,7 milliards à 22,3 milliards de dollars américains, sur la base des hypothèses suivantes :
- Dépenses en capital IA atteignant 3 500 milliards de dollars américains en 2030, correspondant à un déploiement de 70 GW de centres de données IA ;
- Taille du marché des accélérateurs IA : 1 600 milliards de dollars américains, soit 45 % des dépenses en capital IA dans les centres de données ;
- Part de l’inférence passant de 35 % à 70 % ; ratio CPU/GPU dans les scénarios d’inférence : 1:1, contre 0,5:1 dans les scénarios d’entraînement ;
- Prix unitaire d’un CPU représentant 13 % de celui d’un GPU.
Dans ce cadre, le TAM de 22,3 milliards de dollars comprend 17,4 milliards provenant des charges de travail des agents IA et 4,9 milliards issus des processeurs serveur traditionnels non liés à l’IA. À titre de comparaison, le marché global des processeurs serveur ne représentait que 3,7 milliards de dollars en 2025, dont seulement 600 millions liés à l’IA. Cela signifie que, selon Bernstein, le marché des CPU connaîtra une expansion de six fois au cours des cinq prochaines années, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 43 % — un rythme quasi sans précédent dans l’histoire du secteur des semi-conducteurs. Bernstein fournit également des scénarios haussier (33 milliards de dollars, supposant des dépenses en capital IA de 4 000 milliards de dollars et un ratio CPU/GPU d’inférence de 1,5:1) et baissier (13,7 milliards de dollars, supposant des dépenses en capital IA de 3 000 milliards de dollars et un ratio CPU/GPU d’inférence de 0,5:1).
Une vérification croisée intéressante provient du nombre de cœurs CPU requis : selon les données d’Arm, les agents IA nécessitent 120 millions de cœurs CPU par GW, soit quatre fois plus que les centres de données traditionnels. En appliquant ce chiffre au déploiement prévu de 70 GW d’infrastructures IA en 2030, on obtient un besoin de 8,4 milliards de cœurs CPU, correspondant à un TAM IA de 16,8 milliards de dollars pour les CPU — un résultat très cohérent avec le modèle précédent.
Pourquoi Arm est-elle le principal bénéficiaire ? Pas seulement un fournisseur d’IP, elle fabrique désormais ses propres puces
Bernstein identifie Arm comme le principal bénéficiaire structurel de la renaissance du CPU. L’architecture Arm, grâce à son excellent rapport performance/consommation, devient de plus en plus attractive dans les centres de données IA. Ainsi, les instances AWS Graviton offrent un meilleur rapport qualité-prix de 40 % par rapport aux solutions x86, tout en consommant 60 % d’énergie en moins.
Plus important encore, en mars 2026, Arm a annoncé une transformation stratégique : passer d’un simple fournisseur de licences IP à un fabricant autonome de processeurs, avec pour objectif d’atteindre 15 milliards de dollars américains de revenus issus de la vente de puces d’ici 2030. Son processeur AGI est déjà adopté par Meta comme premier client et co-développeur, tandis qu’OpenAI, Cerebras et Cloudflare figurent parmi ses partenaires. Sur cette base, Bernstein relève ses prévisions de bénéfice par action (EPS) d’Arm pour 2030 à 11,79 dollars américains (contre 9,83 dollars précédemment) et estime que ses revenus issus des puces pourraient atteindre 22 milliards de dollars américains, dépassant même l’objectif interne d’Arm. Le prix cible est ainsi fixé à 500 dollars américains (contre 300 dollars précédemment), basé sur un multiple de valorisation (PER) de 42.
Cette révision entraîne également une hausse du prix cible de SoftBank (détenteur d’environ 90 % des actions d’Arm), qui passe de 8 200 à 11 200 yens, soit une marge de progression implicite de 58 %. Cette valorisation repose sur une décote de 30 % appliquée à la valeur nette des actifs détenus (NAV), décote réduite par rapport à la précédente, reflétant à la fois la hausse de la valeur des actions d’Arm et l’amélioration des performances propres de SoftBank.
AMD, Intel, Hygon : qui profite de cette dynamique ?
AMD (surpondération, objectif : 600 dollars américains) : ses produits conservent une avance significative au sein du camp x86, et la société devrait continuer à conquérir des parts de marché. Les hypothèses intégrées dans le modèle actuel d’AMD sont déjà fortement orientées CPU ; après recalcul du prix cible sur la moyenne des exercices CY27/CY28, celui-ci est relevé à 600 dollars américains.
Intel (position neutre, objectif : 100 dollars américains) : bénéficie d’une demande de processeurs serveur plus forte et plus durable ; ses prévisions de bénéfices sont largement relevées. Bernstein ajuste son modèle d’Intel, passant d’hypothèses conservatrices à des hypothèses alignées sur celles du secteur, et relève le prix cible de 65 à 100 dollars américains.
Hygon (surpondération, objectif : 450 yuans chinois) : Bernstein considère que la demande chinoise de processeurs x86 dépassera la croissance mondiale, et que la part de marché d’Hygon dans le segment des processeurs serveur en Chine continuera de s’accroître, dépassant 35 % d’ici 2030 — non seulement auprès des clients gouvernementaux et des entreprises publiques, mais aussi chez les fournisseurs de services cloud (CSP). Le prix cible est relevé de 280 à 450 yuans chinois.
Source des données : Bernstein
Analyse TechFlow
Dans le raisonnement de Bernstein, le maillon le plus faible ne réside probablement pas du côté de la demande, mais bien de l’offre.
Le rapport reconnaît, en note de bas de page, qu’il « évalue encore si les capacités des fonderies et des fabricants de mémoire seront suffisantes pour soutenir la croissance des CPU ». Il s’agit là de l’incertitude la plus importante du document. Faire passer le TAM des CPU de 3,7 à 22,3 milliards de dollars implique la création, d’ici 2030, d’une capacité supplémentaire annuelle d’environ 3 milliards de dollars américains.
Les capacités de production de TSMC en nœuds 3 nm et 5 nm sont déjà fortement sollicitées par les accélérateurs IA et les puces pour smartphones ; il n’est pas clair si les capacités de fabrication dédiées aux processeurs serveur disposent d’une marge d’ajustement suffisante — le rapport ne fournit aucune cartographie précise des capacités de production. Par ailleurs, l’hypothèse centrale du rapport repose sur les prévisions d’NVIDIA indiquant que les dépenses annuelles mondiales en infrastructures IA dépasseront 1 000 milliards de dollars américains dès 2027 — une projection parmi les plus optimistes du côté des analystes, ce qui introduit un risque d’« empilement d’attentes » lorsqu’elle sert de point de départ à une autre analyse.
Un autre signal à surveiller est le fait qu’NVIDIA utilise, pour son processeur Vera, une architecture Arm développée en interne : cela signifie qu’NVIDIA pourrait jouer à la fois le rôle de partenaire et de concurrent d’Arm dans le domaine des CPU, ce qui pose une question subtile quant à la capacité d’Arm à atteindre durablement une part de marché de 54 %.
Pour les investisseurs attentifs, la principale valeur ajoutée de ce rapport ne réside pas tant dans un prix cible précis, mais dans le cadre analytique clair qu’il propose : si vous considérez que les agents IA constituent véritablement la prochaine étape de l’évolution de l’IA, alors la configuration des CPU doit être réévaluée, passant d’une logique de « juste assez » à une approche où leur rôle est pleinement reconnu — ce qui implique un recentrage du paysage d’investissement dans les semi-conducteurs, passant d’une domination exclusive des GPU à une narration plus équilibrée mettant en avant l’association CPU+GPU.
Avertissement relatif aux risques
Le présent article constitue une synthèse et une analyse par TechFlow Research d’un rapport d’analyse établi par une tierce partie (cabinet de conseil en investissement). Les notations, prix cibles, prévisions de bénéfices et autres jugements cités sont exclusivement ceux de l’analyste concerné et reflètent uniquement la position de son institution d’appartenance. Ils ne représentent ni le point de vue de TechFlow Research, ni une recommandation d’investissement.
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