インテルコリア、エージェント型AI時代のCPU重要性を強調
- •インテルコリア、テックサミット2026でエージェント型AI時代にCPUの役割が拡大すると予測
- •代表的なワークロードの実行時間のうち、40〜88%をCPU処理が占める可能性と説明
- •CPUとGPUの連携、タスクごとの資源配分で性能とコスト効率を確保する案を提示
電子新聞テックサミット2026が28日、ソウル・汝矣島のコンラッド・ソウルで開かれました。インテルコリアの技術統括専務、チョ・ミンソン氏は「エージェント型AI時代にCPUが再び重要になる理由」と題して講演し、AI市場の次の成長を支える要素として中央処理装置（CPU）を挙げました。生成AIインフラを主導してきたグラフィックス処理装置（GPU）中心の構成から、AIがタスクを実行するエージェント型AI時代へ移るにつれて、CPUの役割が大きくなるとの説明です。
チョ氏は、企業が業務でAIを2〜3種類必須で使っており、エージェント型AIが組織全体に広がる流れは避けられないと述べました。エージェント型AIは、ユーザーの指示をもとに目標を定め、計画を立ててタスクを実行するAIです。質問への回答を中心とする従来のチャットボットとは異なり、計画、実行、結果の確認を繰り返して目標達成を目指します。その過程では、大規模言語モデル（文章を理解・生成するAI）の推論を含む複数の計算処理が必要です。
インテルによると、CPUはタスクの順序を調整し、状態を管理し、外部ツールを動かして全体の処理を制御します。そのため、サービスの性能は単位時間当たりのトークン処理量だけでなく、実際のタスクをどれほど速く効率的に終えられるかで評価すべきだと主張しました。検索、ツールの実行、データ処理などCPUが担う作業は、エージェント型AIのワークロード（実際の業務処理）の実行時間全体の40〜88%を占める可能性があるとしています。
インテルは、エージェント型AIが一つのタスクを終えるまで推論とツール呼び出しを何度も繰り返し、コーディング作業では一般的なチャットボットとの会話よりはるかに多くのトークンを使う場合があると説明しました。このため、トークン当たりの処理コストだけでなく、CPUの実行コストと資源の利用率も考慮すべきだと述べています。
インテルは、CPUとGPUを組み合わせる異種コンピューティング（異なる処理装置が連携する方式）を、性能とコスト効率を両立する選択肢として提示しました。CPUに適したタスクはCPUが担い、高性能な推論にはGPUなどのアクセラレーターを使う方式です。モデル学習を中心とする段階から、推論、検索拡張生成、エージェント型AIへと進むなかで、CPUとGPUの比重は徐々に均衡し、将来はソフトウェアがタスクの特性に応じてCPUとアクセラレーターを選ぶ構成に変わる可能性があると予測しました。チョ氏は、一貫したAIソフトウェアスタックによって、多様なエージェント型AIの開発と実行を加速すると述べました。