What Does an AI Agent Need a CPU For? Why Nvidia Wants In on the Business Dominated by AMD and Intel
🇰🇷 한글 번역
인공지능(AI) 혁명의 시작 이후 그 중심에는 그래픽 처리 장치(GPU)가 있었다. 엔비디아(NVDA -4.27%)는 세계에서 가장 빠른 GPU를 개발했고, 이 기술 거대 기업의 매출은 급증했다. 그러나 AI가 질문에 답하는 단계에서 스스로 작업을 완료하는 단계로 전환됨에 따라 또 다른 칩이 주목받고 있다. 바로 중앙 처리 장치(CPU)다.
어드밴스드 마이크로 디바이시스(AMD -7.54%)와 인텔(INTC -7.29%)는 오랫동안 이 시장을 선도해 왔지만, 이제 엔비디아도 이 시장에 진입하려 하고 있다. AI 에이전트가 왜 CPU를 필요로 하는지, 그리고 엔비디아가 이 시장에서도 지배력을 확보할 수 있는지 살펴보자.
CPU에서 AI 에이전트가 수행하는 작업
최근 몇 달 동안 에이전트형 AI에 대한 논의가 많았지만, 이 기술이 정확히 무엇인지 궁금할 수 있다. 이는 특정 목표에 도달하기 위해 여러 단계를 거쳐 작동하는 소프트웨어다. 엔비디아의 최고경영자(CEO) 젠슨 황은 올해 초 열린 실적 발표 통화에서 에이전트를 AI 모델을 중심으로 구축된 '하니스(harness, 조종구)'라고 설명하며, 이 하니스가 입력과 출력, 메모리, 도구 사용 등을 관리한다고 밝혔다. 이러한 모든 과정은 CPU에서 실행되며, GPU는 모델의 '사고'를 담당한다.
황 회장은 세계에 수십억 개의 AI 에이전트가 존재하게 될 것이라고 예측하며, 이로 인해 GPU와 CPU의 사용량이 모두 증가할 것이라고 전망했다.
AMD의 CEO 리사 수 역시 CPU 시장의 성장을 기대한다. 그녀는 과거 CPU와 GPU의 비율이 1:4 또는 1:8이었지만, 현재는 1:1에 가까워지고 있다고 밝혔다. 시장 조사 기관 트렌드포스(TrendForce)에 따르면, AMD는 서버 CPU 시장의 연평균 성장률이 35%를 넘어 2030년까지 1,200억 달러를 돌파할 것으로 예상하고 있다.
새로운 기회를 잡은 엔비디아
기회를 간파한 엔비디아는 이제 자체 CPU를 탑재한 '베라 루빈(Vera Rubin)' 플랫폼을 출시하고 있다. 에이전트형 AI를 위해 특별히 설계된 이 플랫폼은 속도 향상을 목표로 하며, 엔비디아에 따르면 x86 아키텍처 기반 CPU 대비 코어당 성능이 최대 1.5배 빠르다고 한다.
NVDA 엔비디아
나스닥 · 2026년 10월 22일 오후 2시 14분 기준
이 기술 거대 기업은 올해 자체 CPU 매출 200억 달러를 달성할 예정이며, 시장 기회 규모는 2,000억 달러에 달한다고 밝혔다.
이는 회사의 현재 데이터센터 사업과 어떻게 비교되는가? 엔비디아의 데이터센터 매출은 2분기 기준 890억 달러에 달했다. 이를 기준으로 삼을 때, 200억 달러는 데이터센터 매출의 약 3주분에 불과하다. 하지만 엔비디아가 이전에 다루지 않았던 사업 부문으로서는 꽤 인상적인 규모다. 또한 우리는 아직 이 성장 스토리의 초기 단계에 있을 가능성이 높다. 또한 이 200억 달러는 출시가 최근才开始되었기 때문에 단 몇 개월 동안의 실적이라는 점도 중요하다.
앞으로의 장애물
엔비디아가 GPU의 거대 기업이라고 해서 인텔과 AMD를 CPU 시장에서 밀어낼 수 있다는 의미는 아니다. 이는 두 가지 주요 이유 때문이다. 첫째, AMD와 인텔은 수십 년간의 고객 관계와 CPU 분야에서의 확고한 리더십을 보유하고 있다. 둘째, x86 칩용으로 설계된 소프트웨어를 실행하는 고객들은 다른 아키텍처를 기반으로 한 엔비디아로 빠르게 전환하지 않을 수 있다.
다만, 엔비디아가 반드시 두 시장 선도사를 밀어내야만 승리하는 것은 아니다. 만약 AI 에이전트 시장이 AI의 다음 주요 성장 동력이라면, 세 회사 모두 성공할 충분한 여지가 있을 것이다.
이것이 엔비디아와 그 주주들에게 무엇을 의미할까? AI 스토리에서 CPU의 부상은 엔비디아에게 리더가 되든 그렇지 않든 새로운 성장 기회를 제공한다. 엔비디아는 최근 파트너십과 신기술 개발을 통해 AI 분야에서 그 영향력을 넓혀왔으며, 이는 동사를 AI 리더로서의 입지를 강화한다.
투자자들은 향후 분기 동안 엔비디아가 얼마나 많은 CPU 시장 점유율을 확보할 수 있으며, 그것이 어떻게 매출로 이어질지 주목해야 한다. 엔비디아의 지속적인 혁신에 대한 의지를 고려할 때, CPU가 향후 몇 년 동안 회사의 중요한 성장 동력이 될 것이라는 낙관적 근거가 있다.
📄 원문 (English)
Since the start of the artificial intelligence (AI) revolution, the story has centered around the graphics processing unit (GPU). Nvidia (NVDA -4.27%) built the world's fastest, and the tech giant's sales skyrocketed. But as AI transitions from answering questions to completing tasks on its own, another chip is stepping into the spotlight: the central processing unit (CPU).
Advanced Micro Devices (AMD -7.54%) and Intel (INTC -7.29%) have long led this market -- but now, Nvidia wants in. Let's consider why AI agents need CPUs and whether Nvidia can dominate in this market too.
What an AI agent does with a CPU
There's been a lot of talk about agentic AI in recent months -- but what exactly is this technology? It's software that works through various steps to reach a particular goal. Nvidia chief Jensen Huang, speaking during an earnings call earlier this year, described an agent as a "harness" built around an AI model, and the harness manages inputs and outputs, memory, tool use, and more. All of that runs on CPUs, while GPUs power the model's "thinking."
Huang predicts the world will eventually have billions of AI agents, and all of this should result in more use for GPUs and CPUs.
AMD chief executive officer Lisa Su also expects the CPU market to take off. She says CPUs used to be paired with GPUs at a ratio of one to four or one to eight, but that ratio is moving toward one to one, according to TrendForce. AMD now expects server CPU market growth of more than 35% annually, topping $120 billion by 2030, the market intelligence firm added.
Nvidia seizes a fresh opportunity
Nvidia, recognizing the opportunity, is now rolling out the Vera Rubin platform, featuring the company's first stand-alone CPU. Designed specifically for agentic AI, it aims for speed, delivering up to 1.5x faster performance per core compared to CPUs based on x86 architecture, Nvidia says.
NVDA Nvidia
NASDAQ · As of 2:14 PM ET 10/22/26
The tech giant is on track to generate $20 billion in stand-alone CPU revenue this year and says the market opportunity equals $200 billion.
Here's how that compares to the company's current data center business. Nvidia's data center revenue reached $89 billion in the second quarter. Using that as a reference, $20 billion is only about three weeks of data center sales. But for a business Nvidia didn't previously address, that's a pretty impressive amount. And we're likely in the early days of this growth story. It's also important to note that this $20 billion is over just a few months, since rollout began recently.
The hurdles ahead
Though Nvidia is the GPU giant, this doesn't mean the company will unseat Intel and AMD in CPUs. And this is for two major reasons. First, AMD and Intel have decades of customer relationships and confirmed leadership in CPUs. Second, customers running software designed for x86 chips may not quickly switch over to Nvidia, which is based on a different architecture.
That said, Nvidia doesn't necessarily have to unseat the two market leaders to win. If the AI agent market is the next big growth area in AI, there should be plenty of room for all three companies to be successful.
What does this mean for Nvidia and its shareholders? The emergence of CPUs in the AI story offers the company a fresh opportunity for growth -- whether it becomes a leader or not. Nvidia has broadened its reach across the AI space in recent years, through partnerships and the development of new technologies, and that strengthens its position as an AI leader.
Investors should look to see how much CPU market share Nvidia may capture and how that translates into revenue in the coming quarters. Considering Nvidia's commitment to innovation over time, there's reason to be optimistic that CPUs may become a significant growth driver for the company in the years to come.
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