Delnice Intela so zrasle za 170 %. Zdaj stavi na čip brez tistega najdražjega
Intel je predstavil podatkovno GPU, ki ji manjka draga pomnilnik, tekočinsko hlajenje in kilovatna poraba. Prav v tem je lahko njena moč - in hkrati razlog, zakaj trg nanjo še ni stavil niti dolarja.
Ključne točke
Intel je predstavil podatkovno GPU, ki ji manjka vse, kar danes dela čipe za umetno inteligenco drage.
Dve tretjini računske moči za umetno inteligenco bo leta 2026 usmerjenih drugam, kot gleda večina vlagateljev.
Nvidia je isti koncept čipa najprej napovedala, nato ga je tiho odstranila iz časovnice in se vrnila povsem drugače.
Največji konkurent Intela je hkrati njegov najuspešnejši delničar s paketom v vrednosti približno 22 milijard dolarjev.
Intel je v drugem četrtletju izkazal izgubo v višini 11 milijard dolarjev zaradi razloga, ki se bralcem na prvi pogled ne zdi.
Čip, katerega največje orožje je tisto, kar mu manjka
Intel $INTC je 12. oktobra na vrhu OCP Global Summit dal ime čipu, o katerem je leto dni govoril le pod kodnim imenom Crescent Island. Uradno se imenuje GPU serije D in po navedbah Intela ponuja do 480 GB pomnilnika LPDDR5X (kartica z oznako Intel 160 GB, večjo kapaciteto bodo zagotovili partnerji), prepustnost 1,5 TB/s in najvišjo zmogljivost 1,3 PFLOPS v formatu FP8. Vse to v kartici PCIe s porabo 350 W, hlajeni z zrakom.
Na prvi pogled so to šibke številke. Oživljeni Rubin CPX od Nvidie $NVDA naj bi po mnenju analitika Ming-Chi Kua iz TF International računal s porabo do 2.300 W na čip, poleg tega s tekočinskim hlajenjem in ohišjem za desetine milijonov dolarjev. Intel je namesto tega izbral počasnejši, a veliko cenejši pomnilnik LPDDR5X, kakršnega najdemo v prenosnikih, in se odpovedal HBM, tekočinskemu hlajenju in visoki porabi.
Predstavljajte si to kot razliko med dirkalnikom in dostavnim vozilom. Dirkalnik zmaga na vsakem sprintu, torej pri učenju modela. Toda delovanje končanega modela je dostava: pomembno je, koliko naložite, ne kako hitro prevozite ciljno ravnino. Intel trdi, da na eno kartico serije D spravi model s približno 300 milijardami parametrov, osemkartični strežnik pa zmore več kot bilijon. Za hiperskalarje, ki danes iščejo pomnilnik HBM za vsako ceno, je to argument, ki ga ni mogoče spregledati.