CEO Intela: CPU mogą dorównać GPU w infrastrukturze AI — ważne dla inwestorów Nvidii

Przez większą część boomu generatywnej AI główną rolę przypisywano GPU — to na nich budowano duże modele językowe, a największym beneficjentem była Nvidia. Intel sugeruje, że następny etap rozwoju AI może wyglądać inaczej.

Podczas rozmowy o wynikach finansowych CFO David Zinsner stwierdził: „Stosunek CPU do GPU — uważamy, że jesteśmy niemal na równi w tym momencie. I to w końcu może się nawet przesunąć bardziej na korzyść CPU pod względem liczby jednostek.” CPU — procesory centralne (CPU), a GPU — procesory graficzne (GPU); pierwsze zwykle radzą sobie z uniwersalnymi obciążeniami, drugie z zadaniami wymagającymi dużej równoległości obliczeń.

Intel tłumaczy, że obciążenia AI wykraczają poza trenowanie modeli (ang. training). Trenowanie dużych modeli językowych rzeczywiście wykorzystuje masowe, równoległe możliwości GPU. Natomiast uruchamianie tych modeli w produkcji — wnioskowanie (ang. inference) — może opierać się na szerszym miksie zasobów obliczeniowych, w tym na CPU.

CEO Lip‑Bu Tan powtórzył tę tezę: „W miarę jak AI rozszerza się z trenowania na wnioskowanie i coraz częściej na systemy agentowe i wieloagentowe, gęstość ogólnych procesorów serwerowych nadal rośnie. Nasza podstawowa linia serwerowych CPU rośnie szybciej niż kiedykolwiek.”

Intel podał liczby wspierające swoją perspektywę. Przychody z AI w centrach danych w drugim kwartale wyniosły 6,3 mld USD, co oznacza wzrost o 59% rok do roku. Całkowite przychody za drugi kwartał osiągnęły 16,13 mld USD, powyżej oczekiwań analityków na poziomie 14,42 mld USD. Skorygowany zysk na akcję wyniósł 0,42 USD, przewyższając konsensus na poziomie 0,21 USD.

Spółka poinformowała też, że wzrost w segmencie serwerowym był najsilniejszy w historii, a procesor Xeon 6 należał do produktów, których sprzedaż najszybciej rosła, przy czym popyt nadal przewyższał podaż.

Podczas telekonferencji analityk przytoczył branżową prognozę, że całkowity adresowalny rynek CPU (CPU TAM) mógłby osiągnąć 220 mld USD do 2030 r. Zinsner nie zakwestionował tej szacowanej wartości, ale też jej nie skomentował szczegółowo.

Komentarze Intela nie sugerują, że GPU tracą znaczenie. Popyt na GPU do trenowania modeli pozostaje silny, zwłaszcza gdy firmy budują coraz większe i bardziej zdolne modele. Intel argumentuje jednak, że w miarę przechodzenia zastosowań AI do masowego wdrożenia CPU mogą stanowić większy udział w infrastrukturze obsługującej te obciążenia.

Po ogłoszeniu wyników kurs akcji Intela spadł o 2,33%, zamykając się na poziomie 100,23 USD, a w handlu after‑hours wzrósł o 4,37%.

Dostępne rankingi wskazują, że Intel ma wysoki wynik dynamiki (momentum) — w 99. percentylu — przy krótkoterminowej negatywnej tendencji cenowej oraz pozytywnych tendencjach w średnim i długim terminie.