インテル (INTC 6.56%) は新しいGPUを発表しました。これはゲーム用ではなく、データセンター向けでもありません。代わりに、インテル Arc Pro B70は、ワークステーションでローカルにAIワークロードを実行するために特別に設計されています。
価格は949ドルで、Arc Pro B70は、Nvidiaの1,800ドルのRTX Pro 4000やAMDの1,299ドルのRadeon AI Pro R9700よりも大幅に安価です。Nvidiaは、その巨大な市場シェアを保護する独自のソフトウェアプラットフォームであるCUDAを持っており、重要な優位性を保持していますが、インテルの主張する性能の優位性は、この市場での同社の進出を可能にするかもしれません。
Arc Pro B70は、22.9 TFLOPSのFP32計算性能を提供する32のXeコアを搭載しています。608 GB/sの帯域幅を実現する32GBのGDDR6 RAMを備えています。このタイプのメモリは、データセンターGPUで一般的に使用される高帯域幅メモリよりも性能が劣りますが、コストは安価です。インテルは、Arc Pro B70が367 TOPS（毎秒トリリオンオペレーション）を達成できると主張しています。
高メモリ容量により、より大きなコンテキストを持つ幅広いAIモデルを実行できます。オープンソースのLlama 3.1 8Bモデルを使用すると、インテルはArc Pro B70がNvidia RTX Pro 4000の2倍以上の大きさのコンテキストウィンドウを処理できると主張しています。インテルはまた、その新しいGPUが多数の同時ユーザーがいる場合でも、劇的に速い応答を提供すると主張しています。複数のGPUをリンクすることで、単一のGPUに収まらない大きなAIモデルのためのさらに大きなコンテキストウィンドウを可能にします。
インテルは、Arc Pro B70を代替品と比較して強力な価値として位置付けています。RTX Pro 4000と比較して、Arc Pro B70はモデルに応じてドルあたり最大2倍のトークンを提供できます。Arc Pro B70は、プロフェッショナルまたはクリエイティブなアプリケーションを実行するユーザーを対象としています。
インテルは、ローカルAIへの移行の中心にいるのに適した位置にあるようです。Arc Pro B70は、より多くのAIワークロードを強力なワークステーションで実行できるようにしているだけでなく、同社は最新のPCチップのAI機能も進化させています。例えば、トップティアのPanther Lakeノートパソコンチップは、内蔵AIアクセラレーターと統合グラフィックスを介して180 TOPSの性能を提供できます。
現在、進行中のメモリ不足は深刻な逆風となっており、PCがより高度なAIモデルをサポートするのに十分なメモリを持つためには、メモリチップの価格が下がる必要があります。Arc Pro B70に32GBのメモリを詰め込むことができたのは、メモリ価格が急上昇していることを考えると印象的です。
AI業界は現在、大規模なデータセンタープロジェクトに焦点を当てており、インテルも今後のCrescent Island GPUでその市場に参入しようとしています。しかし、Arc Pro B70で、インテルは今後、より多くのAI計算能力とメモリがワークステーションやPCに取り込まれることで可能になる可能性を垣間見せています。
スクラッピー $949 GPU、ローカルAIにおけるNvidiaの支配を狙う
インテル (INTC 6.56%) は新しいGPUを発表しました。これはゲーム用ではなく、データセンター向けでもありません。代わりに、インテル Arc Pro B70は、ワークステーションでローカルにAIワークロードを実行するために特別に設計されています。
価格は949ドルで、Arc Pro B70は、Nvidiaの1,800ドルのRTX Pro 4000やAMDの1,299ドルのRadeon AI Pro R9700よりも大幅に安価です。Nvidiaは、その巨大な市場シェアを保護する独自のソフトウェアプラットフォームであるCUDAを持っており、重要な優位性を保持していますが、インテルの主張する性能の優位性は、この市場での同社の進出を可能にするかもしれません。
画像出典: インテル。
Nvidiaをそのゲームで打ち負かす
フロンティアAIモデルは膨大な量のメモリと計算能力を必要とするため、高性能なAIアクセラレーターを備えた巨大なデータセンターでのみ実行できます。しかし、すべてのAIワークロードがClaude OpusやGPT-5.4を必要とするわけではありません。ワークステーションGPUに収まる小型AIモデルで満たせるユースケースはたくさんあります。
Arc Pro B70は、22.9 TFLOPSのFP32計算性能を提供する32のXeコアを搭載しています。608 GB/sの帯域幅を実現する32GBのGDDR6 RAMを備えています。このタイプのメモリは、データセンターGPUで一般的に使用される高帯域幅メモリよりも性能が劣りますが、コストは安価です。インテルは、Arc Pro B70が367 TOPS（毎秒トリリオンオペレーション）を達成できると主張しています。
高メモリ容量により、より大きなコンテキストを持つ幅広いAIモデルを実行できます。オープンソースのLlama 3.1 8Bモデルを使用すると、インテルはArc Pro B70がNvidia RTX Pro 4000の2倍以上の大きさのコンテキストウィンドウを処理できると主張しています。インテルはまた、その新しいGPUが多数の同時ユーザーがいる場合でも、劇的に速い応答を提供すると主張しています。複数のGPUをリンクすることで、単一のGPUに収まらない大きなAIモデルのためのさらに大きなコンテキストウィンドウを可能にします。
インテルは、Arc Pro B70を代替品と比較して強力な価値として位置付けています。RTX Pro 4000と比較して、Arc Pro B70はモデルに応じてドルあたり最大2倍のトークンを提供できます。Arc Pro B70は、プロフェッショナルまたはクリエイティブなアプリケーションを実行するユーザーを対象としています。
AIの未来はローカルにあるかもしれません
AIワークロードが最終的にメガデータセンターから移行することは避けられないようです。予測可能な負荷を持ち、小型AIモデルを使用できる企業向けAI推論アプリケーションにとって、オンプレミスまたはプライベートクラウド環境で動作するGPUはコスト効果が高く、データはクラウドに送信されません。
長期的には、ワークステーションやその後の標準PCは、より高度なワークロードを処理するのに十分なメモリとAI計算能力を持つようになります。PC上でプロセスを自動化できるClaude Coworkのようなものが完全にローカルで動作することを想像してみてください。それはプライバシーの問題を解決するだけでなく、ユーザーの月額サブスクリプションコストも削減します。
拡張
NASDAQ: INTC
インテル
今日の変化
(-6.56%) $-3.10
現在の価格
$44.09
主なデータポイント
時価総額
$220B
日中の範囲
$43.91 - $46.59
52週の範囲
$17.66 - $54.60
ボリューム
4.9K
平均ボリューム
106M
粗利益率
35.24%
インテルは、ローカルAIへの移行の中心にいるのに適した位置にあるようです。Arc Pro B70は、より多くのAIワークロードを強力なワークステーションで実行できるようにしているだけでなく、同社は最新のPCチップのAI機能も進化させています。例えば、トップティアのPanther Lakeノートパソコンチップは、内蔵AIアクセラレーターと統合グラフィックスを介して180 TOPSの性能を提供できます。
現在、進行中のメモリ不足は深刻な逆風となっており、PCがより高度なAIモデルをサポートするのに十分なメモリを持つためには、メモリチップの価格が下がる必要があります。Arc Pro B70に32GBのメモリを詰め込むことができたのは、メモリ価格が急上昇していることを考えると印象的です。
AI業界は現在、大規模なデータセンタープロジェクトに焦点を当てており、インテルも今後のCrescent Island GPUでその市場に参入しようとしています。しかし、Arc Pro B70で、インテルは今後、より多くのAI計算能力とメモリがワークステーションやPCに取り込まれることで可能になる可能性を垣間見せています。