Waarom AI-agents Intel en AMD weer in de schijnwerpers zetten

Jarenlang ging het gesprek over AI-chips vooral over GPU’s. Nu AI-agents echt taken uitvoeren, krijgt de CPU opnieuw aandacht.

Jarenlang ging het gesprek over AI-chips vooral over GPU’s. Nvidia werd het gezicht van de AI-golf, terwijl Intel en AMD vooral bekendstonden om de CPU’s die in computers en servers zitten. Nu AI steeds vaker wordt ingezet om taken uit te voeren, krijgen die CPU’s opnieuw aandacht. Dat helpt verklaren waarom beleggers positiever naar Intel en AMD kijken. Maar wat verandert er technisch precies?

GPU versus CPU

Een GPU is een processor die heel veel berekeningen tegelijk kan uitvoeren. Dat maakt hem geschikt voor de zware wiskunde achter AI-modellen. Wanneer je een chatbot een vraag stelt, gebruikt het model die rekenkracht om stap voor stap een antwoord te produceren. Je kunt de GPU daarom zien als de specialist in het rekenwerk van het model.

Een CPU heeft een andere rol. Die voert uiteenlopende instructies uit en coördineert wat er op een computer of server gebeurt. Hij helpt programma’s draaien, verwerkt verzoeken en regelt de communicatie met andere systemen. De vergelijking is eenvoudig: de GPU doet veel van het zware rekenwerk voor het AI-model, terwijl de CPU ervoor zorgt dat de rest van de toepassing werkt. In werkelijkheid werken ze samen; een AI-server heeft beide nodig.

Wat een AI-agent anders maakt

Bij een gewone chatbot ligt de nadruk vaak op het genereren van tekst. Een AI-agent gaat verder. Stel dat je hem vraagt welke klanten nog geen reactie hebben gekregen en of hij een conceptmail kan voorbereiden. De agent moet dan mogelijk gegevens ophalen uit een CRM-systeem, klantdossiers vergelijken, een planning raadplegen en de juiste informatie aan het model doorgeven. Daarna kan hij een concept opstellen of, als hij daar toestemming voor heeft, een actie in een systeem uitvoeren.

Tijdens zo’n taak wisselt de agent steeds tussen denken en doen. Het AI-model verwerkt informatie en bepaalt een volgende stap. Vervolgens moet de toepassing een systeem aanroepen, wachten op gegevens en het resultaat weer verwerken. Dat vraagt niet alleen GPU-rekenkracht, maar ook CPU-capaciteit en snelle verbindingen met de betrokken systemen. Onderzoekers van Georgia Tech en Intel beschrijven hoe CPU-werk in zulke agenttoepassingen een belangrijk knelpunt kan worden. Dat betekent niet dat iedere agent vooral door de CPU wordt afgeremd: de verdeling hangt af van de taak en van de manier waarop de toepassing is gebouwd.

Een andere blik op datacenters

Hierdoor verandert ook de blik op datacenters. Wie uitsluitend kijkt naar de snelheid van het AI-model, mist mogelijk de tijd die verloren gaat bij het ophalen van gegevens, het uitvoeren van code en het verwerken van resultaten. Een krachtigere GPU maakt een agent niet vanzelf sneller als die agent ondertussen op andere onderdelen van het systeem wacht. Voor aanbieders van server-CPU’s creëert dat kansen.

De recente bedrijfscijfers laten zien dat de vraag naar datacenterchips sterk is. Intel rapporteerde voor het tweede kwartaal van 2026 een omzetstijging van 59% bij zijn Data Center and AI-divisie. AMD meldde in dezelfde periode 107% groei van zijn datacenteromzet. Daarbij speelt bij AMD de vraag naar zowel CPU’s als GPU’s een rol. Deze cijfers bewijzen dus niet dat AI-agents in hun eentje de groei veroorzaken. Ze laten wel zien hoe snel bedrijven investeren in de infrastructuur achter AI.

De les voor organisaties

Voor organisaties die met agents aan de slag gaan, is de belangrijkste les praktisch. De kwaliteit van een agent hangt niet alleen af van het gekozen AI-model. Hij moet ook toegang hebben tot de juiste gegevens, veilig met systemen kunnen communiceren en zijn taken snel genoeg kunnen uitvoeren. Juist wanneer een agent echt werk gaat doen, wordt zichtbaar hoe belangrijk de infrastructuur rondom het model is.

Voor Intel en AMD biedt die ontwikkeling een kans, maar geen gegarandeerd beursverhaal. Beide bedrijven moeten aan de vraag kunnen voldoen en concurreren met andere chipmakers en grote technologiebedrijven die eigen processors ontwikkelen. De opkomst van AI-agents verklaart waarom de CPU weer volop aandacht krijgt. Of dat ook de huidige waardering van de aandelen rechtvaardigt, hangt af van wat Intel en AMD uiteindelijk kunnen leveren.