Longtemps relégués derrière les GPU dans les investissements liés à l’IA, les processeurs généralistes reviennent au centre du jeu. Les agents personnels capables d’agir dans des machines virtuelles pourraient durablement tendre une chaîne d’approvisionnement déjà moins fluide.
Les délais CPU atteignent désormais 25 à 30 semaines
TrendForce fait état d’un net allongement des délais de livraison des CPU, désormais compris entre 25 et 30 semaines. Dans un marché équilibré, ils évoluent habituellement entre 16 et 20 semaines. Ce décalage intervient alors que l’impact réel des agents IA personnels sur la demande reste débattu.
Le GPU conserve le premier rôle pour l’entraînement et l’inférence des modèles, mais l’exécution des agents ajoute une autre couche d’infrastructure. Navigation web, appels d’outils, gestion de sessions et orchestration de tâches reposent largement sur des ressources CPU, de la mémoire et du stockage.
Meta Muse illustre cette évolution. L’agent peut ouvrir un navigateur dans le cloud, parcourir des sites et accomplir des tâches en plusieurs étapes, y compris après la fermeture de l’application. Chaque utilisateur doit disposer d’une machine virtuelle dédiée comprenant 2 vCPU, 8 Go de RAM et 100 Go de SSD.
Cette VM isolée conserve les données et identifiants nécessaires à la session. Un second mécanisme, baptisé Sentinel, surveille l’environnement et empêche la finalisation d’une transaction sans son approbation et la confirmation explicite de l’utilisateur.
Meta Muse ne mobilisera pas deux cœurs physiques par utilisateur
Une lecture directe des spécifications conduirait à anticiper des millions de processeurs supplémentaires si Muse atteignait une audience massive. Ce calcul néglige toutefois la surallocation pratiquée dans les infrastructures virtualisées. Une VM active passe une grande partie de son temps à attendre une réponse du modèle, une saisie utilisateur, un résultat d’outil ou le réseau, avec une occupation CPU souvent proche de zéro.
De 100 millions d’utilisateurs à 25 millions de VM actives
Freda Duan retient l’hypothèse de 100 millions d’utilisateurs actifs quotidiens, avec deux heures de travail par agent et par jour. La charge moyenne correspondrait à 8,33 millions de VM simultanées, soit 100 millions multipliés par 2/24.
L’activité n’étant pas uniformément répartie, l’application d’un coefficient de pointe de 2,5 porte le besoin à 20,8 millions de VM. Une réserve supplémentaire d’environ 20 % pour absorber les pics, les pannes et la croissance conduit à 25 millions de VM actives. Avec quatre heures d’utilisation quotidienne, ce total grimperait à 50 millions.
Reste à convertir cette capacité virtuelle en cœurs physiques. L’estimation s’appuie sur DSec, la plateforme de sandboxing de DeepSeek, qui regroupe environ 160 nœuds et 30 000 cœurs CPU physiques. Elle a dépassé 380 000 sandboxes simultanées, avec une densité stable d’environ 800 microVM par nœud.
Chaque nœud dispose ainsi d’environ 188 cœurs physiques. Le ratio obtenu est de 0,235 cœur par microVM active. DeepSeek exploitant une infrastructure particulièrement optimisée, Duan élargit la fourchette à 0,3 à 0,75 cœur physique par VM et retient 0,5 comme scénario central.
Un besoin central estimé à 12,5 millions de cœurs physiques
Avec 25 millions de VM actives et 0,5 cœur physique par instance, Meta aurait besoin d’environ 12,5 millions de cœurs CPU. Cette estimation reste très inférieure à une allocation stricte de 2 vCPU par utilisateur, tout en représentant une capacité matérielle considérable.
Le document DSec de DeepSeek apporte un élément déterminant : environ 90 % des sandboxes consomment en moyenne 5 % ou moins des ressources CPU demandées. Les agents attendent le plus souvent le modèle plutôt qu’ils n’exécutent une charge continue sur le processeur.
Le ratio de 0,5 cœur par VM n’est cependant pas figé. Une inférence plus rapide pourrait réduire les temps d’attente, donc modifier l’utilisation CPU. À l’inverse, le paradoxe de Jevons suggère qu’une meilleure efficacité entraînerait davantage d’usages et de tâches, compensant une partie des gains unitaires.
L’allongement observé par TrendForce ne suffit pas à attribuer toute la tension du marché à Muse ou aux agents personnels. Il confirme néanmoins que le CPU redevient une ressource stratégique dans les centres de données : l’IA agentique ne remplace pas les besoins en GPU, elle ajoute une demande d’orchestration susceptible de profiter à AMD, Intel et aux fournisseurs de plateformes Arm.
Source : Wccftech
