The Scrappy $949 GPU يهدف إلى كسر قبضة Nvidia على الذكاء الاصطناعي المحلي

إنتل (INTC 6.56%) أعلنت للتو عن وحدة معالجة الرسوميات الجديدة. إنها ليست مخصصة للألعاب، وليست موجهة لمراكز البيانات. بدلاً من ذلك، تم تصميم Intel Arc Pro B70 خصيصًا لتشغيل أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي على محطات العمل محليًا.

بسعر 949 دولارًا، فإن Arc Pro B70 أقل بكثير تكلفة من RTX Pro 4000 بسعر 1,800 دولار من نفيديا و Radeon AI Pro R9700 بسعر 1,299 دولار من AMD. بينما تحتفظ نفيديا بميزة مهمة مع CUDA، منصتها البرمجية الملكية التي تحمي حصتها السوقية الضخمة، فإن ميزة الأداء التي تدعيها إنتل قد تكون كافية للشركة لتتمكن من دخول هذا السوق.

مصدر الصورة: إنتل.

هزيمة نفيديا في لعبتها الخاصة

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة كميات هائلة من الذاكرة وقوة الحوسبة، لذا يمكن تشغيلها فقط في مراكز البيانات الضخمة مع مسرعات ذكاء اصطناعي عالية القدرة. ومع ذلك، لا تتطلب كل أحمال العمل في الذكاء الاصطناعي Claude Opus أو GPT-5.4. هناك الكثير من حالات الاستخدام التي يمكن تلبيتها باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي أصغر تناسب وحدة معالجة الرسوميات لمحطة العمل.

تحتوي Arc Pro B70 على 32 نواة Xe تقدم أداء حوسبة FP32 يبلغ 22.9 TFLOPS. تتميز بذاكرة GDDR6 سعة 32 جيجابايت، مما يتيح عرض نطاق ترددي يبلغ 608 جيجابايت/ثانية. هذا النوع من الذاكرة أقل أداءً من الذاكرة عالية النطاق المستخدمة عادة في وحدات معالجة الرسوميات لمراكز البيانات، ولكنه أيضًا أرخص. تدعي إنتل أن Arc Pro B70 يمكن أن تحقق 367 TOPS (تريليونات العمليات في الثانية).

تمكن محتوى الذاكرة العالي من تشغيل مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي مع سياقات أكبر. باستخدام نموذج Llama 3.1 8B مفتوح المصدر، تدعي إنتل أن Arc Pro B70 يمكن أن تتعامل مع نافذة سياق أكبر من ضعف تلك الخاصة بـ RTX Pro 4000 من نفيديا. تدعي إنتل أيضًا أن وحدة معالجة الرسوميات الجديدة لديها تقدم استجابات أسرع بكثير، حتى مع العديد من المستخدمين المتزامنين. يمكن ربط وحدات معالجة الرسوميات المتعددة معًا، مما يتيح نوافذ سياق أكبر لنماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر التي لا يمكن أن تتناسب مع وحدة معالجة رسوميات واحدة.

تضع إنتل Arc Pro B70 كقيمة قوية مقارنة بالبدائل. مقارنة بـ RTX Pro 4000، يمكن أن تقدم Arc Pro B70 ما يصل إلى ضعف عدد الرموز لكل دولار، اعتمادًا على النموذج. كما أن Arc Pro B70 موجهة للمستخدمين الذين يقومون بتشغيل تطبيقات احترافية أو إبداعية.

مستقبل الذكاء الاصطناعي قد يكون محليًا

يبدو أنه من الحتمي أن تتحول أحمال العمل في الذكاء الاصطناعي في النهاية بعيدًا عن مراكز البيانات الضخمة. بالنسبة لتطبيقات استدلال الذكاء الاصطناعي المؤسسية ذات الأحمال المتوقعة التي يمكن أن تستخدم نماذج ذكاء اصطناعي أصغر، فإن وحدات معالجة الرسوميات التي تعمل في بيئات السحابة الخاصة أو المحلية ستكون فعالة من حيث التكلفة، ولن يتم إرسال البيانات إلى السحابة.

على المدى الطويل، ستحتوي محطات العمل و لاحقًا أجهزة الكمبيوتر الشخصية القياسية على ذاكرة كافية وسعة حوسبة ذكاء اصطناعي للتعامل مع أحمال العمل الأكثر تعقيدًا. تخيل شيئًا مثل Claude Cowork، الذي يمكنه أتمتة العمليات على جهاز الكمبيوتر، يعمل بالكامل محليًا. لا يحل ذلك مشاكل الخصوصية فحسب، بل يزيل أيضًا تكاليف الاشتراك الشهرية للمستخدمين.

توسع

ناسداك: INTC

إنتل

تغيير اليوم

(-6.56%) $-3.10

السعر الحالي

$44.09

نقاط البيانات الرئيسية

القيمة السوقية

$220B

نطاق اليوم

$43.91 - $46.59

نطاق 52 أسبوعًا

$17.66 - $54.60

الحجم

4.9K

متوسط الحجم

106M

هامش الربح الإجمالي

35.24%

تبدو إنتل في وضع جيد لتكون في مركز أي تحول نحو الذكاء الاصطناعي المحلي. لا تدفع Arc Pro B70 الحدود وتمكن المزيد من أحمال العمل في الذكاء الاصطناعي من العمل على محطات العمل القوية فحسب، بل كانت الشركة أيضًا تتقدم في قدرات الذكاء الاصطناعي لشريحة الكمبيوتر الشخصي الحديثة. على سبيل المثال، يمكن لشريحة الكمبيوتر المحمول من طراز Panther Lake من الفئة العليا أن تقدم أداءً يبلغ 180 TOPS عبر مسرع الذكاء الاصطناعي المدمج والرسومات المتكاملة.

تعتبر أزمة الذاكرة الحالية رياحًا معاكسة شديدة في الوقت الحالي، وسيتعين أن تنخفض أسعار شرائح الذاكرة قبل أن تحتوي أجهزة الكمبيوتر على ذاكرة كافية لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة. إن حقيقة أن إنتل تمكنت من إدخال 32 جيجابايت من الذاكرة في Arc Pro B70 أمر مثير للإعجاب، نظرًا لمدى سرعة ارتفاع أسعار الذاكرة.

تتركز صناعة الذكاء الاصطناعي حاليًا على مشاريع مراكز البيانات الضخمة، وتبحث إنتل أيضًا للعب في هذا السوق مع وحدة معالجة الرسوميات القادمة Crescent Island. ولكن مع Arc Pro B70، أظهرت إنتل لمحة عما قد يكون ممكنًا في المستقبل مع زيادة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي والذاكرة في محطات العمل وأجهزة الكمبيوتر.