Era CPU untuk Agen AI: x86 vs ARM

Garis utama perangkat keras AI kini telah meluas dari “Apakah GPU cukup?” menjadi “Di mana sistem akan mengalami kemacetan?” Pada era pelatihan, GPU dan akselerator khusus menghabiskan sebagian besar anggaran tambahan; ketika memasuki tahap inferensi, Agentic AI, dan AI perusahaan, tugasnya tidak lagi sekadar menjalankan satu kali pemanggilan model, namun juga melibatkan perencanaan, penelusuran data, pemanggilan alat, interaksi API, manajemen status, akses basis data, serta siklus multi-putaran. CPU kembali masuk ke dalam kerangka harga—namun pertanyaan yang lebih penting adalah: untuk pertumbuhan kali ini, apakah x86 atau ARM yang akan menjadi penerima utamanya?

Menurut Hard AI, analis Bank of America Securities Vivek Arya dan tim dalam laporan penelitian intinya menyatakan: "Pada tahun 2030, TAM CPU server akan naik dari sekitar $43 miliar pada 2026 menjadi $125 miliar, dengan pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 31%; peran CPU dalam Agentic AI meningkat, bukan sebagai pengganti rak akselerator dan komponen lain, melainkan sebagai tambahan pada TAM pusat data yang sudah ada."

Dalam estimasi ini, perubahan pangsa pasar jauh lebih mencolok dibandingkan ekspansi volume total: pada 2030, Intel dan AMD masing-masing akan mengambil sekitar 28% pangsa nilai CPU server, CPU ARM komersial sekitar 7%, dan ARM kustom/ASIC sekitar 37%.Dengan kata lain, x86 masih ada, namun pertumbuhan utamanya mengalir ke ARM, khususnya CPU kustom atau yang dikembangkan sendiri oleh penyedia cloud. AMD tetap menjadi pihak yang lebih kuat di kubu x86, sementara Nvidia masuk ke dalam narasi CPU berkat arsitektur full-stack dan rak Vera CPU.

Namun ini bukan cerita "CPU menggantikan GPU". Meskipun CPU server pada 2030 mencapai $125 miliar, itu hanya sekitar 6% dari TAM sistem pusat data; akselerator AI tetap menjadi bagian terbesar, dengan estimasi sekitar $1,17 triliun pada 2030. Lebih tepatnya, Agentic AI membuat CPU dari pemeran pendukung berubah menjadi salah satu bottleneck sistem, di mana x86 dan ARM kini bersaing di ranah baru ini.

Agentic AI Mengangkat CPU dari "Pemberi Makan GPU" ke Tingkat Kendali

Pada tahapan pelatihan, tugas CPU cukup jelas: dekompresi, tokenisasi, batch processing, scheduling, dan mengirim data ke GPU. Komputasi matriks besar sepenuhnya ditangani oleh GPU atau akselerator AI, sehingga dari 2022 hingga 2025, pertumbuhan tahunan pasar akselerator AI mencapai 139%, sedangkan CPU server hanya 4%.

Pada 2025, akselerator AI akan mengambil 88% dari pengeluaran komputasi pusat data, sementara CPU hanya tersisa 12%. Rasio inilah yang menjelaskan kenapa pasar dalam beberapa tahun terakhir hampir hanya memerhatikan GPU.

Pada tahap inferensi, peran CPU mulai melebar. Inferensi LLM dapat dibagi menjadi tiga bagian: loading, prefill, dan decode: fase loading bergantung pada kecepatan I/O disk dan CPU; fase prefill terutama dipengaruhi GPU, jaringan, dan komputasi matriks besar, namun CPU tetap terlibat dalam tokenisasi, routing, batch processing, pengaturan memori; pada fase decode, seperti pemanfaatan KV cache, manajemen memori, alur kontrol token-by-token, sampling, guardrails, dan pemrosesan logits—semua turut meningkatkan pentingnya CPU.

Agentic AI melangkah lebih jauh. Satu permintaan pengguna dapat dipecah menjadi beberapa sub-tugas: penelusuran konteks, pemanggilan alat, akses basis data, routing antar model, evaluasi hasil antara, lalu memutuskan langkah berikutnya. GPU bertanggung jawab untuk perhitungan model, CPU untuk penjadwalan setiap langkah tersebut. Maka CPU tidak lagi sekadar host processor, namun sudah menjadi bagian dari kontrol plane inferensi AI—dan pada tingkat kontrol ini, jalur arsitektur antara x86 dan ARM sangat berbeda.

Bukan Sekadar Satu CPU Host, Tapi Deretan Rak-Only CPU yang Baru

Peluang CPU AI terbagi menjadi dua kategori.

Kategori pertama adalah host CPU di dalam rak GPU/akselerator. Dalam rak akselerator modern, CPU biasanya hadir dengan konfigurasi sekitar 1 CPU untuk 2 GPU, dan bertambah seiring ekspansi GPU. Di area ini, x86 masih tetap unggul secara eksisting.

Kategori kedua adalah rak Agentic baru yang hanya berisi CPU, digunakan untuk pipeline RAG, eksekusi alat, inferensi model kecil dan menengah, pengolahan data, penjadwalan, basis data vektor, layanan memori, dan workflow perusahaan. Inilah jantung pertumbuhan TAM baru—dan wilayah di mana ARM kustom menjadi yang paling kompetitif.

Vera CPU-only rack milik Nvidia adalah contoh nyata. Rak Vera CPU direncanakan meluncur bersama platform Vera Rubin pada paruh kedua 2026, satu rak pendingin cairan densitas tinggi dapat menampung hingga 256 Vera CPU, untuk menguji, mengeksekusi, dan memverifikasi hasil dari Vera Rubin NVL72 computing rack dan LPX low-latency rack.

Dalam skala satu kluster pod 40-rak: Vera Rubin POD memuat 1.152 Rubin GPU, sudah disertai 576 Vera CPU dalam rack computing; jika ditambah 2 rack CPU independen, bertambah lagi 512 Vera CPU. Total 1.088 CPU berbanding 1.152 GPU, hampir 1:1. Ini bukan kemenangan CPU atas GPU, namun Agentic AI membutuhkan lebih banyak “kontrol, penjadwalan, memori, dan I/O”—dan permintaan tambahan ini kini secara signifikan diakuisisi oleh arsitektur ARM.

Bagaimana Pembagian $125 Miliar: x86 Masih Besar, ARM Kustom Menjadi Variabel Terbesar

Pembagian TAM CPU server $125 miliar pada 2030 adalah sebagai berikut:

• Intel: sekitar $35,1 miliar, sekitar 28% pangsa nilai

• AMD: sekitar $35,2 miliar, sekitar 28% pangsa nilai

• CPU ARM komersial: sekitar $8,4 miliar, pangsa sekitar 7%

• ARM Kustom/ASIC: sekitar $46,5 miliar, pangsa sekitar 37%

x86 total sekitar 56%, ARM total sekitar 44%. Dari total, x86 masih unggul, namun struktur pertumbuhan benar-benar terbalik—ARM kustom adalah yang tumbuh paling cepat dan peningkatan pangsa terkuat.

Dari tahun 2026 ke 2030, total pengiriman CPU server diperkirakan naik dari 39,7 juta menjadi 95 juta unit, dengan CAGR 24,4%; harga rata-rata naik dari $1.075 ke $1.317, dengan CAGR 5,2%. Baik volume maupun nilai naik, namun kenaikan volume menyumbang lebih besar—dan sebagian besar pertumbuhan volume diambil oleh ARM.

Ukuran $46,5 miliar untuk CPU ARM kustom diverifikasi silang lewat: bisnis Royalti IP ARM mencatat pertumbuhan tahunan gabungan 20% dari FY26 ke FY31; pada 2030, bisnis infrastruktur mencakup sekitar 50% penjualan Royalti, CPU server kira-kira 80% dari infrastruktur, jadi CPU server sekitar 40% dari penjualan Royalti; seiring meningkatnya proporsi high-core CPU dan produk seperti CSS, tarif royalti gabungan CPU server naik dari 3%-4% saat ini menjadi 5%-6%. Berdasarkan tarif itu, TAM CPU server ARM kustom sekitar $46,5 miliar.

Ada skenario yang lebih agresif namun tidak dijadikan patokan utama: apabila CPU ARM kustom dihargai seperti CPU komersial (bukan berdasarkan biaya sekitar setengah harga), maka TAM CPU server 2030 bisa menjadi $172 miliar, dengan pangsa ARM kustom lebih dari 50%.Tetapi ini tidak mencerminkan biaya nyata yang dibayar oleh AWS, Google, dkk.

AMD Juara di x86, ARM Juara di Pertumbuhan, Intel Makin Sulit Bertahan

Inilah kesimpulan utama dari peta persaingan ini, dengan tiga jalur yang sangat jelas.

Intel: pada 2030, pangsa nilai CPU server turun dari sekitar 54% pada 2025 menjadi sekitar 28%. Pelanggan perusahaan masih relatif kuat, tetapi segmen cloud terus diambil alih ARM dan AMD. Garis pertahanan makin menyempit, ditekan dari dua sisi—AMD mengambil dari dalam x86, ARM menggantikan di tingkat arsitektur.

AMD: jalurnya lebih halus, namun tetap jadi pemenang di kubu x86. Ia terus mengambil pangsa di pasar x86 cloud dan perusahaan, pada 2026 puncaknya sekitar 38%, lalu turun ke sekitar 28% pada 2030 karena produk ARM baru mulai tumbuh. Bukan AMD melemah, melainkan struktur pasar yang berubah: AMD makin kuat di x86, tetapi ARM tumbuh lebih cepat di pasar CPU keseluruhan. AMD adalah penjaga gerbang terakhir x86—namun wilayah yang dipertahankan makin sempit.

ARM: peluang terbesar, namun nilainya lebih tersebar. CPU ARM komersial, termasuk produk baru seperti ARM AGI CPU, diperkirakan mulai naik pada 2027-2028 dan pada 2030 sekitar 7%. Porsi terbesar berasal dari CPU ARM kustom seperti AWS Graviton 5, Google Axion, Microsoft Cobalt, dll. ARM unggul bukan pada kekuatan satu produk, namun pada otonomi penyedia cloud dan ekonomika kustomisasi.

Nvidia: ada di posisi lebih menguntungkan, bukan karena satu CPU saja, melainkan kemampuannya menggabungkan CPU, GPU, jaringan, penyimpanan, dan rak memori dalam satu sistem full-stack. Jika Vera CPU tumbuh bersama platform Rubin, Nvidia tak hanya memperoleh keuntungan dari ASP CPU, namun menjadi pintu masuk arsitektur sistem—berada di atas persaingan x86 dan ARM.

CPU Kini Penting, Tapi Dana Pusat Data Tetap Fokus ke Akselerator

Pada 2030, estimasi TAM sistem pusat data adalah sekitar $2,1 triliun, CPU server sekitar $125 miliar, hanya sekitar 6%. Memang naik dari titik rendah sekitar 5% pada 2025, tetapi belum bisa disebut dominan.

Pada pusat data AI, TAM sistem diperkirakan akan melampaui $1,7 triliun pada 2030, dengan server AI sekitar $1,3 triliun, atau 75%; jaringan AI sekitar $316 miliar (20%); penyimpanan AI sekitar $82 miliar (5%).

Dalam server AI, akselerator AI tetap menjadi bagian terbesar: pada 2030, TAM sekitar $1,17 triliun. HBM diperkirakan mencapai $168 miliar, sekitar 14% dari pengeluaran untuk akselerator. CPU AI naik dari sekitar $8,8 miliar pada 2025 menjadi $95,7 miliar pada 2030, CAGR 61%, namun volumenya masih jauh lebih kecil dari akselerator.

Jadi persepsi yang paling sering keliru adalah: penetapan harga ulang CPU, perubahan lanskap x86 vs ARM, tidak berarti logika GPU berakhir. Agentic AI memperpanjang rantai inferensi, menambah jumlah pemanggilan model, sekaligus menambah beban penjadwalan, penelusuran, memori, jaringan, serta eksekusi tools. Permintaan GPU tetap tinggi, CPU hanya mengambil sebagian nilai sistem yang telah kembali—dan perebutan nilai itulah inti persaingan x86 dan ARM.

Data Jangka Pendek Sudah Bergeser, Tapi PC Tidak Begitu Kuat

Pada Q1 2026, data CPU server sudah menunjukkan perubahan arah: total pengiriman CPU server naik 6% QoQ, naik 19% YoY; pendapatan naik 9% QoQ, naik 45% YoY.

Perubahan pola kompetisi juga mulai terlihat: pangsa unit CPU server AMD naik ke 27,4%, naik 230 bps QoQ; pangsa nilai naik ke 40,2%, naik 380 bps QoQ. Pangsa nilai CPU server Intel menjadi 46,8%, turun 500 bps QoQ. ARM meraih 13% pangsa nilai CPU server, naik 120 bps QoQ—ARM sudah terlihat peningkatannya, begitu juga kecepatan penurunan pangsa Intel.

Di sisi PC lebih lemah. Pengiriman CPU PC pada Q1 2026 turun 13% QoQ, pendapatan turun 7% QoQ. Pada saat yang sama, pengiriman PC MPU adalah 67,5 juta unit, sementara penjualan PC versi IDC adalah 59,1 juta unit, selisih 8,4 juta unit, kemungkinan mencerminkan kenaikan stok ODM atau pelanggan.

Secara keseluruhan, Bank of America lebih mengunggulkan AMD dan Nvidia: AMD mendapat manfaat dari terus bertambahnya pangsa x86, menjadi arah paling pasti dari kubu x86; Nvidia diuntungkan oleh Vera CPU dan sistem full-stack, berada di atas persaingan x86 vs ARM, memperoleh keuntungan dari arsitektur sistem. ARM tumbuh paling cepat namun peluangnya tersebar pada proyek kustomisasi di tiap penyedia cloud, model royalti menentukan cara mereka memperoleh manfaat yang berbeda dengan dua lainnya; Intel tetap menghadapi tekanan kehilangan pangsa pasar di cloud dan enterprise, keduanya makin melemah, menjadi pihak dengan pertahanan tersulit.

Persaingan x86 vs ARM pada dasarnya adalah tarik-ulur jangka panjang antara keinginan otonomi cloud provider dan inersia arsitektur lama. Struktur 2030 tidak terjadi dalam semalam, namun arahnya sudah mulai tampak dari data kuartalan.