LONDON (IT BOLTWISE) – Prognosen sehen Arm-CPUs im Servermarkt bis 2030 stark wachsen: von rund 19 Prozent Anteil (Stückzahl) im laufenden Jahr auf fast 34 Prozent. Beim Umsatz sollen Arm-Designs von knapp 38,4 Prozent im Jahr 2026 bis auf 49,3 Prozent im Jahr 2030 zulegen. Der Anstieg hängt eng mit dem KI-Schub bei Rechenzentren und dem höheren Einsatz in KI-Servern zusammen. Gleichzeitig wird erwartet, dass sowohl Intel als auch AMD trotz des Trends unterschiedlich viel Boden verlieren bzw. halten.
Der Servermarkt steht in den kommenden Jahren vor einer spürbaren Verschiebung in der Prozessorlandschaft. Laut einer Studie, die sich auf Datengrundlagen von IDC und Mercury Research bezieht, soll Arm im laufenden Jahr bei den abgesetzten Server-CPUs auf gut 19 Prozent kommen. Bis 2030 wird dieser Anteil dann kontinuierlich auf insgesamt fast 34 Prozent ausgebaut. Damit würde Arm den etablierten x86-Lagerkampf nicht nur moderat ergänzen, sondern die Richtung im Serversegment deutlich mitbestimmen. Entscheidend ist dabei nicht nur die Stückzahl, sondern auch die Verteilung nach Umsatz und der Unterschied zwischen handelsüblichen Arm-CPUs (Merchant) und kundenspezifischen Designs (Custom).
Beim Blick auf Intel und AMD zeichnet sich ein anderes Bild: Intel soll nach den vorliegenden Erwartungen vor allem über den Zeitraum 2024 bis 2030 Anteile einbüßen. Ausgehend von einem für dieses Jahr geschätzten Anteil von 53 Prozent (Stückzahlen) geht es bis 2030 auf knapp 36 Prozent. AMD wird dagegen relativ stabil eingeordnet: 27 Prozent im laufenden Jahr, anschließend rund 30 Prozent bis 2030. Für Entscheider in Rechenzentren ist diese Konstellation besonders relevant, weil sie nicht nur den Wettbewerb zwischen zwei x86-Anbietern beschreibt, sondern auch die Eintrittsbarriere für Arm weiter senkt. Wenn sich ein ISA-Wechsel im Serverumfeld ohnehin rechnet, werden Beschaffungs- und Architekturentscheidungen schneller von Plattform-Argumenten (Latenz, Durchsatz, Kosten) statt von reiner Ökosystem-Treue getrieben.
Noch stärker wird der Unterschied beim Umsatz sichtbar. In einer ergänzenden Grafik zum erwarteten Verlauf nach Verkaufserlösen liegen AMD und Intel deutlich „blasser“ als bei der Stückzahl, während Arm beim Geldanteil zulegt. Für 2026 nennt die Studie 27,7 Prozent für AMD, 33,9 Prozent für Intel und zusammen 38,4 Prozent für Arm-CPUs. In den Folgejahren soll sich das weiter verschieben: 2030 werden für Arm 49,3 Prozent erwartet, also nahezu die Hälfte des globalen Umsatzes mit Server-Prozessoren. Bei Intel wird analog zu den Stückzahlen ein stetiger Rückgang beim Umsatz erwartet; 2030 sollen es nur noch 22 Prozent sein. AMD bleibt auch hier vergleichsweise konstant, was bedeutet: Selbst wenn AMD nicht der zentrale Profiteur der KI-Umstellung wäre, könnte das Unternehmen in vielen Workloads weiterhin einen festen Platz behalten.
Der zentrale Treiber dieser Entwicklung liegt in der Art, wie sich der Servermarkt durch Künstliche Intelligenz strukturiert. Die Studie ordnet den Markt inzwischen in zwei Teile: das klassische Geschäft und neue KI-Server. Für den Zeitraum bis 2030 wird ein Wachstum des Gesamtmarkts mit Server-CPUs auf 210 Milliarden US-Dollar prognostiziert. Davon sollen 180 Milliarden US-Dollar auf KI-Server-CPUs entfallen. Genau in dieser Aufteilung steckt die Logik: Arm-Prozessoren profitieren demnach vor allem von KI-Rechenzentren, in denen Arm häufiger eingesetzt werden soll als in den klassischen Server-Anwendungen, die noch stärker von x86-CPUs von AMD und Intel geprägt sind. Für Betreiber bedeutet das: Sobald ein großer Teil der Investitionen in KI-Clusters fließt, verschieben sich Volumen und Wertschöpfung innerhalb weniger Jahre deutlich.
Auch für die „Timing“-Frage liefert die Studie Anhaltspunkte. In weiteren Ausführungen wird beschrieben, dass Arm auf Basis von Mercury-Research-Zahlen bereits bei den Stückzahlen nahe an die Schwelle von 20 Prozent gerückt ist, während Intel in den letzten Quartalen spürbar an Boden verloren haben soll und unter 60 Prozent Marktanteil nach Stuckzahlen gefallen ist. Interessant ist außerdem, dass bei Arm im Umsatzkontext an der Stelle eine Lücke bleibt: Die Studie deutet an, dass Intel dort zuletzt wieder etwas mehr eingenommen haben soll, was auf gestiegene Verkaufspreise schließen lasse. Das wirkt wie ein Hinweis darauf, dass Preis- und Produktmix-Effekte die Roh-Stückzahlen überdecken können. Für Engineering- und Procurement-Teams heißt das: Eine reine Betrachtung nach „Anzahl ausgelieferter CPUs“ kann die tatsächliche Budgetverteilung verfehlen, wenn sich ASPs (Average Selling Prices) und Plattform-Konfigurationen ändern.
Technisch betrachtet entscheidet in solchen Verschiebungen selten ein einzelner Parameter. Im KI-Betrieb zählt vielmehr das Zusammenspiel aus CPU-Workload für Datenvorbereitung und Steuerung, Speicher- und I/O-Charakteristik, Plattformkosten sowie der Software-Stack, der Workloads von Modelltraining bis Inferenz ausführt. Gerade bei KI-Servern verschiebt sich der Schwerpunkt häufig hin zu Workloads, in denen die CPU nicht nur „Rechenzeit“ bereitstellen muss, sondern auch effizient Datenströme koordiniert und mit Beschleunigern zusammenarbeitet. Wenn ein ISA sich dabei in mehreren Generationen als ausreichend performant und wirtschaftlich etabliert, entsteht ein Pfadabhängigkeitseffekt: Neue Cluster werden konsequent auf die bevorzugte Plattform standardisiert. In der Studie wird damit ein Szenario skizziert, in dem Intels langjährige Dominanz im Serversegment an Tempo verliert, während Arm den größten Teil des Wachstums im KI-Teilmarkt mitnimmt. Dass daneben AMD in der Erwartung stabil bleibt, legt nahe, dass x86 in vielen Umgebungen nicht „verschwindet“, sondern zunehmend auf spezifische Workloads und Plattformentscheidungen konzentriert wird.
Für den Markt ist das Zusammenspiel aus TAM-Wachstum und relativer Marktanteilsverschiebung der eigentliche Punkt. Wenn der Servermarkt bis 2030 von 210 Milliarden US-Dollar ausgeht und davon 180 Milliarden US-Dollar auf KI-Server-CPUs entfallen, dann wird selbst eine vergleichsweise „kleine“ Verschiebung in Prozenten in absolute Investitionsvolumina übersetzt. Das begünstigt Plattformanbieter, die Rechenzentrumsbetreiber schneller zu standardisierten KI-Stacks führen können, inklusive Firmware, Monitoring und dem Betrieb der Softwareplattform. Gleichzeitig fordert das IT-Entscheider dazu auf, Migrationsrisiken realistischer zu bewerten: Nicht nur die Kompatibilität von Anwendungen, auch die Performanceprofilierung pro Generation und die Frage, wie schnell Toolchains und Bibliotheken für neue Hardware-Targets reifen, werden zum Einkaufsargument. Genau hier wird der prognostizierte Arm-Aufstieg plausibel: Er basiert nicht auf einer theoretischen ISA-Präferenz, sondern auf der Tatsache, dass ein großer Teil der nächsten Serverausgaben in KI-Rechenzentren konzentriert wird.
Wie stark sich diese Prognosen am Ende tatsächlich materialisieren, hängt allerdings von mehreren Unwägbarkeiten ab: der Lieferfähigkeit neuer Plattformen, der Software-Portabilität für konkrete Frameworks sowie dem Verhältnis zwischen kundenspezifischen (Custom) und allgemeinen (Merchant) Arm-Designs. Auch die Preisentwicklung bleibt ein Hebel, wie die unterschiedlichen Aussagen zu Stück- und Umsatzanteilen zeigen. Trotzdem geben die genannten Zahlen eine klare Stoßrichtung vor: Arm soll bis 2030 sowohl bei Stückzahl auf fast 34 Prozent kommen als auch beim Umsatz auf 49,3 Prozent wachsen. Für Rechenzentren ist das ein Signal, die Architekturplanung für KI-Cluster frühzeitig an mehreren Plattformpfaden zu prüfen. Wer Trainings- und Inferenz-Roadmaps ohnehin gerade aktualisiert, kann daraus einen praktischen Vorteil ziehen – nämlich durch frühzeitige Vergleichstests, statt erst bei der nächsten Beschaffungsrunde zwischen ISA-Ökosystemen zu wechseln.
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