Acțiunile Intel au crescut cu 170%. Acum pariază pe un cip fără cel mai scump element
Intel a prezentat un GPU pentru centre de date căruia îi lipsesc memoria scumpă, răcirea cu lichid și consumul de un kilowatt. Tocmai aici poate fi forța sa - și, în același timp, motivul pentru care piața nu a pariat încă niciun dolar pe el.
Puncte cheie
Intel a prezentat un GPU pentru centre de date căruia îi lipsesc toate elementele care fac astăzi cipurile AI scumpe.
Două treimi din puterea de calcul AI se îndreaptă în 2026 în altă direcție decât cea spre care privesc majoritatea investitorilor.
Nvidia a anunțat mai întâi același concept de cip, apoi l-a eliminat în liniște din foaia de parcurs și s-a întors cu totul altfel.
Cel mai mare concurent al Intel este, în același timp, cel mai de succes acționar al său, cu un pachet de aproximativ 22 de miliarde de dolari.
Intel a raportat pentru al doilea trimestru o pierdere de 11 miliarde de dolari dintr-un motiv care nu pare evident la prima vedere pentru cititori.
Cipul a cărui cea mai mare armă este ceea ce îi lipsește
Intel $INTC a dat pe 12 octombrie la OCP Global Summit numele cipului despre care un an vorbise doar sub numele de cod Crescent Island. Oficial se numește GPU D-series și, conform anunțului Intel, oferă până la 480 GB memorie LPDDR5X (placa cu marca Intel 160 GB, capacitatea mai mare o vor furniza partenerii), lățime de bandă de 1,5 TB/s și performanță de vârf de 1,3 PFLOPS în format FP8. Toate acestea într-o placă PCIe cu consum de 350 W, răcită cu aer.
La prima vedere, acestea sunt cifre slabe. Revigoratul Rubin CPX de la Nvidia $NVDA ar trebui, potrivit analistului Ming-Chi Kuo de la TF International, să aibă un consum de până la 2.300 W per cip, plus răcire cu lichid și un rack de zeci de milioane de dolari. Intel a ales în schimb memoria LPDDR5X, mai lentă, dar mult mai ieftină, pe care o găsiți în notebookuri, și a renunțat la HBM, la răcirea cu lichid și la consumul ridicat.
Imaginați-vă ca diferența dintre o mașină de curse și o dubă. Mașina de curse câștigă orice sprint, adică antrenarea modelului. Dar operarea unui model finit este distribuție: contează cât de mult încarci, nu cât de repede treci linia de sosire. Intel susține că pe o placă D-series încape un model cu aproximativ 300 de miliarde de parametri, iar un server cu opt plăci poate gestiona peste un trilion. Pentru hyperscalerii care astăzi caută memorie HBM cu orice preț, acesta este un argument greu de ignorat.