クラウド・インフラ

GPUの陰で、CPUが足りなくなっている。強化学習とエージェントが変えた調達の前提

GPUの調達難は3年前から語られてきました。その陰で、いまCPUが足りなくなっています。原因は強化学習とエージェントです。コードの実行、出力の検証、ツールの呼び出し、データの前後処理——どれもGPUではなくCPUが担う仕事で、学習と推論の両方で量が跳ね上がりました。IntelはPC向けのウェハをサーバー向けに振り替え、Xeonを値上げしています。この記事では、何が起きているのか、各社の製品がいまどこにいるのか、自社の調達と容量計画で何が変わるのかを整理します。

何が起きているか

半導体・データセンターを専門に分析するSemiAnalysisは、2026年をデータセンターにおけるCPUの役割の転換点と位置づけています。およそ3年にわたってGPUとネットワーキングが支出の中心だった状況が、変わりつつあるという見立てです。

• Intel／2025年Q4決算で、データセンターCPU需要の想定外の増加を報告。2026年の設備投資見通しを引き上げ、PC向けウェハをサーバー向けに振り替えた。Xeonは値上げに動いている
• AMD／2026年のサーバーCPU市場を「強い2桁成長」と見込む
• フロンティアAIラボ／x86サーバーの確保でクラウド事業者と競合していると報じられている

つまり、CPUが「ついでに買うもの」から制約条件に変わったということです。

なぜRLとエージェントがCPUを食うのか

強化学習では、モデルの出力をそのまま評価できません。コードを実際に走らせ、テストを通し、結果を検証する工程が必要です。エージェントも同じで、ツールを呼び、返ってきたものを整形し、次の手を決める。この「周辺の仕事」はすべてCPU側にあります。

規模感として分かりやすいのがMicrosoftのFairwaterです。295MWのGPUクラスタに対し、CPUとストレージの建屋が48MW。おおよそ1対6の比率です。SemiAnalysisは、Rubinのような次世代GPUではこの比率がさらにCPU寄りになる可能性を指摘しています。

GPUの台数だけを見て容量を計画すると、CPU側で詰まる——というのが2026年に起きている現象です。

x86の現在地：IntelとAMD

まずIntel。2026年に出てくる2系統は、どちらも事前の期待からは下振れしています。

• Clearwater Forest（Xeon 6+）／18Aプロセス、最大288 E-core。2025年下期から2026年上期に遅延。SemiAnalysisによれば同コア数のSierra Forest比で約17%速いにとどまる
• Diamond Rapids／合計最大256コア、主力SKUは192コアの見込み。P-coreでSMTを廃止。Granite Rapids比の伸びは約40%との予想。8チャネル版のDiamond Rapids-SPはキャンセルされた

対するAMDのVeniceは、TSMC N2のCCDを8個束ねてZen 6cを最大256コア。メモリは16チャネル。Turin最上位比で電力あたり性能1.7倍を謳っています。Zen 6の96コア版はAIのヘッドノード向けで、8チャネルのSP8プラットフォームがSienaを継ぎます。

Clearwater Forestの遅延とDiamond RapidsのSMT廃止を踏まえると、2026〜2028年の世代ではAMDが優位に立つというのがSemiAnalysisの見方です。調達側から見れば、x86で複数ベンダーを維持する理由が薄れる局面でもあります。

ARM側：自社設計が揃った

ARM系は、ハイパースケーラの自社設計がひととおり出揃いました。

• NVIDIA Vera／Olympusコア88個・176スレッド、メモリ1.5TB、NVLink-C2Cは1.8TB/s。NVIDIAはGrace比で約2倍と主張
• AWS Graviton5／Neoverse V3を192コア、L3 192MB、DDR5-8800を12チャネル。2025年12月からプレビュー
• Microsoft Cobalt 200／Neoverse V3を132コア、Cobalt 100比50%高速。Azureの汎用サービス経由でのみ利用可能
• Google Axion／C4Aが最大72コア（Neoverse V2）。96コアのベアメタルは2025年末にプレビュー。N4AはNeoverse N3の64コア
• ARM Phoenix／ARM自身による初のデータセンターCPU。初顧客はMeta。Neoverse V3を128コア、DDR5-8400を12チャネル、PCIe Gen6を96レーン、TDPは250〜350W。Cloudflareも候補と報じられている
• Huawei Kunpeng 950／192コア・SMT対応。TaiShan 950 SuperPoDラックで販売。Kunpeng 920B比でOLTP性能2.9倍と主張

ここで調達上の制約が1つあります。ハイパースケーラのARMチップは、原則として自社クラウド経由でしか使えません。オンプレミスでARMを選ぼうとすると選択肢は一気に狭まり、ARMのPhoenixとAmpereがほぼ唯一の出口になります。

そのAmpereは2025年にSoftBankが65億ドルで買収しました。一方でOracleのAmpere購入額は、FY2023の4,800万ドルから2024年に300万ドル、2025年に370万ドルまで落ちています。

調達と容量計画で何が変わるか

実務として変わる点は4つです。

1. CPUの手配をGPUと同じタイミングで始める。供給の逼迫と値上げが見えている以上、後から足す前提の計画は崩れる
2. 評価指標をソケットあたり・ワットあたりの性能に置き換える。CPUとGPUは同じ電力予算を取り合うため、コア数の絶対値では判断できない
3. オンプレでARMを検討するなら、選択肢が限られることを前提に置く。ハイパースケーラのARMは自社クラウドの中でしか使えない
4. x86のベンダー選定を見直す。Intelの遅延が続くなら、2026〜2028年の調達はAMD寄りに倒れる

もう1つ、見落とされやすい論点があります。Cascade Lake世代のサーバーを新しいCPUで置き換えると、ソケット数を10分の1以下に統合できる可能性があります。消費電力は5分の1を下回る水準です。CPUが足りないという話と、古い世代を畳めば枠が空くという話は、同時に成り立ちます。

なぜ日本でまだ語られていないか

この分析の一次情報はSemiAnalysisのニュースレターです。各社の製品発表そのものは日本語でも流れますが、「RLとエージェントがCPU需要を押し上げている」という因果の整理と、世代ごとの性能見通しは、英語の有料ニュースレターに閉じています。ロードマップの2028年までの部分とCPUの原価分析は有料購読者限定で、本記事は公開されている範囲に基づいています。

もう1つの理由は、日本のデータセンター議論が電力と用地に寄っていることです。GW単位の話は報じられても、ラックの中でCPUとGPUの比率が変わっているという粒度の話までは降りてきていません。

出典

• SemiAnalysis／CPUs are Back: The Datacenter CPU Landscape in 2026／Intel・AMDの動き、各社製品の仕様、Fairwaterの電力比、Ampere買収とOracleの購入額、ソケット統合の見通し

本記事は2026年10月22日時点で公開されている範囲の情報に基づいています。各社の性能値にはベンダー自身の主張が含まれ、第三者による検証を経ていないものがあります。また、SemiAnalysisの記事は一部が有料購読者限定で、2028年までのロードマップと原価分析はこちらでは確認できていません。