LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Bank of America hebt ihre Prognose für den weltweiten Server-CPU-Markt stark an. Analyst Vivek Arya erwartet bis 2030 ein Marktvolumen von mehr als 210 Milliarden US-Dollar, deutlich über der bisherigen Einschätzung. Als Treiber nennt die Bank die wachsende Relevanz von KI-Agenten, die das Zusammenspiel von CPUs und GPUs neu ordnen. Damit rückt der Prozessor zunehmend in die Rolle der Steuerungsebene für Agenten-Workloads.
Wer sich bisher vor allem auf GPUs als Engpass im KI-Training konzentriert hat, bekommt mit der jüngsten Marktaktualisierung eine klare Verschiebung im Blick. Die Bank of America hat ihre Prognose für den weltweiten Markt für Server-Prozessoren nach oben korrigiert: Für 2030 nennt die Bank mehr als 210 Milliarden US-Dollar gegenüber zuvor rund 170 Milliarden US-Dollar. In der Logik dahinter stecken nicht nur klassische Auslieferungszyklen, sondern auch die Erwartung, dass KI-Workloads über die reine Modellberechnung hinaus stärker systemisch werden – also inklusive Betrieb, Datenflüsse und Entscheidungslogik, die wiederum am Server-Stack „andocken“.
Die Dynamik wirkt dabei rechnerisch deutlich. Aus der neuen Schätzung leitet sich ein nahezu fünffaches Wachstum gegenüber dem Marktvolumen von etwa 35 Milliarden US-Dollar im Kalenderjahr 2025 ab; die Bank veranschlagt dafür eine jährliche Wachstumsrate von 36 Prozent statt zuvor 30 Prozent. Für 2026 nennt die Einschätzung konkret einen Umsatz von 61,4 Milliarden US-Dollar mit Server-Prozessoren, der bis 2030 auf 210,6 Milliarden US-Dollar steigen soll. Solche Raten sind in der Halbleiterbranche nicht nur Statistik, sondern beeinflussen bereits heute die Planung von Rechenzentrumsbudgets, die Priorisierung von Plattformdesigns und die Frage, welche Komponenten man bei Kapazitätsverknappungen zuerst nachzieht.
Im Kern argumentiert die Bank mit einer veränderten Aufgabenverteilung zwischen CPUs und GPUs. GPUs übernehmen dabei weiterhin die Rechenoperationen für KI-Modelle, während CPUs traditionell vor allem Betriebssystem, Anwendungen, Datenbanken sowie Netzwerkverbindungen koordinieren. Mit dem Übergang zu KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen, soll der Prozessor jedoch immer stärker zur Steuerungsebene werden: Er muss Entscheidungen, Orchestrierung und komplexe Workflows in Echtzeit handhaben. Genau daraus leitet BofA eine Verschiebung des Verhältnisses von CPU zu GPU ab: von etwa 1 zu 4 in der Trainingsphase über ungefähr 1 zu 2 bei Inferenz-Anwendungen hin zu nahezu 1 zu 1 im Agenten-Zeitalter.
Diese Verschiebung schlägt sich laut BofA auch in der Marktbedeutung von CPUs innerhalb von Rechenzentrumssystemen nieder. Die Bank beziffert den Gesamtmarkt für Systeme mit 2,2 Billionen US-Dollar und erwartet, dass der Prozessoranteil bis 2030 auf rund 10 Prozent steigen soll, nach etwa 7 Prozent während der Trainingsphase 2024 bis 2025. Besonders spannend ist außerdem die Segmentierung innerhalb der 210 Milliarden US-Dollar: Rund 30 Milliarden US-Dollar entfallen laut Aufschlüsselung auf klassische Cloud- und On-Premise-Prozessoren, etwa 90 Milliarden US-Dollar auf CPUs für KI-Cluster und Head-Nodes und weitere rund 90 Milliarden US-Dollar auf eigenständige Prozessoren für den Betrieb von KI-Agenten. Für dieses letzte Segment gilt als Kernaussage, dass es vor zwei Jahren noch kaum eine Rolle spielte – jetzt aber als eigener Wachstumstreiber eingeordnet wird.
Gleichzeitig stellt die Bank den Wettbewerb zwischen CPU und GPU nicht als Nullsummenspiel dar. BofA betont, Prozessoren würden aus ihrer Sicht den Gesamtmarkt für Systeme zusätzlich vergrößern, GPUs würden sie nicht ersetzen. Hintergrund sind die Hinweise auf anhaltend hohe Preise bei GPU-Mieten und bei Speicherbausteinen, die auf eine breite Verknappung von Rechenkapazitäten hindeuten und damit auch den CPU-Zuschnitt mitziehen. Wer im Betrieb schon einmal Engpass-Management für Hardware-Pipelines gemacht hat, erkennt die Konsequenz: Selbst wenn eine GPU die Kernberechnung beschleunigt, braucht die Plattform genügend „Begleitintelligenz“ auf CPU-Seite, um Daten zu bewegen, Tasks zu planen und Ergebnisse in Prozesse zurückzuschreiben.
Auch bei den Marktanteilen sieht die Bank deutliche Verschiebungen zwischen den Anbietern. Für Intel prognostiziert BofA einen Rückgang des Anteils am Umsatz mit Server-Prozessoren von rund 34 Prozent im Jahr 2026 auf 22 Prozent im Jahr 2030. AMD soll derweil von etwa 28 Prozent auf rund 31 Prozent zulegen, bleibt also vergleichsweise stabil, während Arm Holdings als größter Gewinner gilt: Deren Anteil am Wert des Server-CPU-Marktes soll bis 2030 auf 47 Prozent steigen. Dabei verteilt sich der Anteilzuwachs auf rund 38 Prozentpunkte aus frei verkäuflichen Produkten und rund 9 Prozentpunkte aus kundenspezifischen Entwicklungen; zu den kundenspezifischen Chips werden unter anderem Designs von Amazon, Alphabet und Microsoft genannt. Als bevorzugter Wert unter den Prozessorherstellern bleibt AMD laut BofA im Fokus, weil das Portfolio sowohl besonders taktstarke als auch kernzahlstarke Chips für agentenbasierte Anwendungen abdeckt.
Für die Praxis ist diese Einordnung auch deshalb relevant, weil sie in eine Phase fällt, in der die Erwartungen bereits massiv in den Kursen sichtbar sind. Seit Jahresbeginn 2026 haben sich die Aktien von Intel, Arm Holdings und AMD laut Quelle spürbar verteuert: Intel um 142,57 Prozent, Arm Holdings um 121,31 Prozent und AMD um 119,8 Prozent (Stand: 31.08.2026). NVIDIA wird dabei in der Einschätzung für den Gesamtsektor als bevorzugter Wert herausgestellt, während Intel zusätzlich über die Foundry-Sparte als Option betrachtet wird. Für Technologieverantwortliche in Rechenzentren übersetzt sich das in eine klare Botschaft: Plattformentscheidungen für 2027 und 2028 sollten das Agenten-Setup von Anfang an mitdenken, also nicht nur „mehr Beschleuniger“, sondern auch eine CPU-Architektur, die Orchestrierung effizient mitliefert.
Interessant ist zudem, welche Software- und Betriebsanforderungen daraus absehbar werden. Wenn Agenten mehrstufige Abläufe eigenständig koordinieren, steigen Anforderungen an Scheduling, Datenkohärenz, Observability und die effiziente Anbindung an Speicher- und Netzwerkressourcen. Das erhöht den Druck, dass Rechenzentrums-Workloads nicht nur auf GPU-Throughput optimiert sind, sondern auf End-to-End-Latenz und Zuverlässigkeit der gesamten Pipeline. In solchen Szenarien gewinnt auch die „unsichtbare“ Schicht an Bedeutung: Betriebssystem, Datenbanken, Netzwerk-Stack und die Schnittstellen zwischen Komponenten. Genau dort positioniert BofA die CPU-Rolle – nicht als Ersatz der GPU, sondern als zunehmend gleichwertige Steuerungsinstanz im Agentenbetrieb.
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