Les CPU reprennent la main dans l’IA agentique

L’IA agentique change déjà la répartition des rôles dans les centres de données : les GPU gardent le calcul lourd, mais les CPU reprennent une place centrale pour orchestrer outils, API, bases de données et environnements d’exécution. AMD, via son activité serveurs, en fait un argument commercial et technique majeur au moment où les agents passent du bricolage expert à des usages plus larges. Selon Dereck Dicker, vice-président corporate d’AMD, cette évolution pousse l’infrastructure vers un rapport presque d’un pour un entre GPU et CPU. Et, dans ce contexte, le vieux processeur de serveur n’a pas dit son dernier mot.

Quand les agents multiplient les tâches, le CPU redevient stratégique

Dans les premiers temps de l’IA générative, en 2022, le CPU servait surtout d’auxiliaire : il préparait les données, gérait l’exécution et faisait tourner le logiciel autour du modèle. Avec les agents, la mécanique se complique. Une requête ne déclenche plus seulement une inférence sur GPU, mais une chaîne d’actions, parfois sur plusieurs systèmes, avec planification, accès à des services externes et exécution séquentielle. Dereck Dicker résume ce basculement ainsi : « It is the shape of the agentic workloads that makes it super unique, where you’re no longer having a single request going into a GPU that runs inference and gives you a response, »

Le cœur du sujet est là : le GPU calcule, mais le CPU coordonne. Cette orchestration devient d’autant plus visible que les agents doivent gérer des tâches concurrentes, des appels à des outils et des environnements multiples. Pour les datacenters, cela veut dire davantage de CPU par rack et moins de configurations où plusieurs GPU reposent sur un seul processeur hôte. AMD estime que cette évolution rend obsolètes les architectures à « multiple-GPUs-per-CPU » qui dominaient jusque-là.

AMD pousse EPYC comme brique d’infrastructure, pas seulement comme puce

Pour répondre à ce marché, AMD a présenté Helion, un blueprint rack-scale ouvert pensé pour l’infrastructure d’IA agentique. En version CPU-only, il s’appuie sur les processeurs EPYC de sixième génération et peut monter jusqu’à 32 768 cœurs CPU pour exécuter des agents à grande échelle. Une autre variante associe ces EPYC à des GPU Instinct MI350P afin de faire tourner, dans le même rack, les workflows d’agents et l’inférence des modèles.

La famille Venice, dévoilée lors de l’événement Advancing AI en juillet, doit aussi servir cette stratégie. AMD a alors relevé sa projection pour le segment des CPU serveurs d’environ 25 milliards de dollars aujourd’hui à plus de 200 milliards de dollars d’ici 2030. Le chiffre est ambitieux, mais il dit surtout une chose : AMD ne se contente plus de vendre des processeurs, l’entreprise vend une manière d’organiser les datacenters. C’est moins glamour qu’un chatbot qui répond en vers, mais nettement plus utile pour les exploitants.

Deux familles de processeurs pour deux usages bien distincts

Avec Venice, AMD segmente son offre en deux familles socket-level. SP7 vise les charges les plus exigeantes, avec une densité maximale en cœurs. Le modèle phare annoncé atteint 256 cœurs et 512 threads par socket. SP8, de son côté, privilégie l’équilibre entre calcul, mémoire et capacité, avec une plage allant de 8 à 128 cœurs. Cette version cible les bases de données, la virtualisation et les applications d’entreprise classiques.

Cette séparation répond à un besoin concret : tous les serveurs ne doivent pas devenir des monstres à cœurs multiples. Certains doivent surtout tenir la charge, d’autres offrir de la capacité mémoire et de la souplesse. AMD tente donc de couvrir à la fois l’IA agentique et le socle informatique traditionnel, afin de garder ses clients dans la même famille matérielle quand ils modernisent leur parc.

La bataille du serveur x86 reste ouverte, avec Intel et NVIDIA en face

Sur le marché x86 des serveurs, AMD grignote encore du terrain sur Intel. Mercury Research estime qu’au deuxième trimestre 2026, AMD détenait 34,5 % des expéditions de processeurs x86 serveurs, soit 130 points de base de plus qu’au trimestre précédent, tandis qu’Intel tombait à 65,5 % [à vérifier]. En ne regardant que les puces de centre de données EPYC et Xeon SP, AMD monte à 46,4 % contre 53,6 % pour Intel [à vérifier].

Face à NVIDIA, le débat change de nature. NVIDIA pousse ses propres CPU Arm pour datacenters, alors que son domaine historique reste le GPU. Mercury Research estimait la part des processeurs Arm pour serveurs à 13,6 % des expéditions au deuxième trimestre 2026 [à vérifier]. AMD, lui, défend l’avantage de l’architecture x86 : le logiciel d’entreprise y tourne déjà nativement, ce qui simplifie les migrations. NVIDIA réplique avec Vera, son CPU Arm de centre de données, que certains tests de cloud providers présentent comme très performant sur les charges agentiques.

Les benchmarks comptent, mais les datacenters regardent surtout le coût réel

Les comparaisons publiées entre AMD et NVIDIA restent à manier avec prudence. AMD affirme que son EPYC 9996 à 256 cœurs offrirait 2,24 fois le débit agrégé du Vera 88 cœurs de NVIDIA dans SPEC CPU 2026, avec des scores estimés de 2 070 contre 925 [à vérifier]. Sur une configuration plus proche, AMD dit aussi que son Venice à 96 cœurs délivrerait environ 20 % de performance par cœur en plus que Vera [à vérifier].

De son côté, le fournisseur cloud Modal a indiqué que ses premiers tests montraient Vera réalisant deux fois plus de travail agentique que les CPU Intel et AMD de cinquième génération déjà déployés chez lui. L’entreprise a testé 50 tâches Terminal-Bench, couvrant la compilation de code, la recherche de fichiers et des commandes Git, dans plusieurs conteneurs lancés en parallèle. Les résultats seraient meilleurs sous forte charge grâce à la bande passante mémoire de Vera, ce qui permettrait de charger davantage de travail sur un hôte sans dégrader autant les performances. AMD, lui, oppose à cela ses propres estimations sur Venice. Les vrais gagnants seront sans doute ceux qui feront tourner ces puces avec les mêmes logiciels, sur des tâches réelles. Sinon, chacun finit premier dans sa catégorie préférée.

La promesse la plus concrète reste la consolidation des vieux serveurs

Au-delà de la course aux benchmarks, AMD insiste sur un point très prosaïque : libérer de la place, de l’énergie et du refroidissement dans des datacenters déjà saturés. Dicker explique que beaucoup d’infrastructures manquent d’espace disponible, et que la consolidation est souvent la voie la plus rapide pour dégager du budget et des racks pour l’IA. Avec ses EPYC de sixième génération, AMD affirme qu’une modernisation de serveurs installés il y a environ cinq ans pourrait atteindre un ratio de consolidation de 13 pour 1.

Autrement dit, treize machines anciennes pourraient être remplacées par un seul serveur plus récent pour certaines charges. Le gain potentiel ne se limite pas au nombre de boîtiers : moins de serveurs veut aussi dire moins de câblage, moins de refroidissement et, souvent, moins de licences logicielles quand elles sont facturées au cœur. Dans une industrie où chaque watt compte, cette promesse peut peser autant qu’un pic de performance sur un benchmark public.