In Breve
- Che cosa ha presentato Intel all’OCP 2026?
- Nuovi dettagli sulla GPU D-series, precedentemente chiamata Crescent Island, configurazioni rack Xeon e un’architettura software open per gestire carichi AI diversi.
- Perché la D-series è pensata per l’inferenza?
- Intel punta su capacità di memoria, costi e consumi contenuti: la scheda opera a 350 watt, usa LPDDR5X e può essere installata in server PCIe raffreddati ad aria.
- Qual è il ruolo dei processori Xeon nell’AI agentica?
- Gestire orchestrazione, recupero dati, chiamate agli strumenti, interrogazioni ai database ed esecuzione delle applicazioni che compongono i workflow degli agenti.
Alla conferenza globale 2026 dell’Open Compute Project, Intel ha presentato una strategia per la prossima fase dell’intelligenza artificiale basata non sulla massima scala possibile, ma sull’adeguamento dell’infrastruttura al tipo di richiesta. Il messaggio dell’azienda è che l’inferenza, più dell’addestramento, definirà l’economia dell’AI nelle imprese.
Durante il keynote, Nicolas Dubé, corporate vice president di Intel, ha illustrato nuovi dettagli della GPU D-series, precedentemente indicata con il nome in codice Crescent Island, insieme a configurazioni rack basate in larga parte sulle specifiche Open Rack v3 e a componenti software sviluppati in ambito open.
Instradare ogni richiesta verso il modello adatto
Secondo Intel, le aziende tendono ancora a inviare ogni prompt a modelli frontier, anche quando il compito non richiede quel livello di capacità. L’approccio proposto prevede un livello di orchestrazione in grado di valutare profondità del ragionamento, lunghezza del contesto, latenza, sensibilità e sovranità dei dati, oltre a costi e consumi energetici.
Le attività di ricerca approfondita potrebbero richiedere un modello frontier, mentre documenti proprietari e dati sensibili potrebbero essere elaborati all’interno dell’azienda. Per programmazione ordinaria, riassunti e attività operative, Intel indica invece i modelli open di dimensioni più contenute come possibile alternativa.
“I modelli open stanno ampliando le opzioni a disposizione delle imprese per implementare l’AI”, ha dichiarato Dubé, secondo quanto riportato nella fonte. A suo avviso, per sfruttarne il potenziale servono infrastrutture capaci di combinare livelli diversi di intelligenza, risorse computazionali ed equilibrio economico.
La fonte cita dati di Vercel AI Gateway secondo cui la quota del traffico osservato attribuita ai modelli open-weight sarebbe passata da circa il 31% all’inizio di luglio a circa il 78% alla fine di settembre. Il dato riguarda uno specifico gateway e non viene presentato come una misura complessiva del mercato.
Crescent Island punta sull’inferenza enterprise
La GPU D-series è basata sull’architettura Xe3P e, secondo Intel, offre 1,3 petaflop di calcolo FP8 e 1,5 terabyte al secondo di banda di memoria, in un formato PCIe da 350 watt raffreddato ad aria. Il design supporta fino a 480 gigabyte di memoria LPDDR5X; la scheda a marchio Intel dispone di 160 gigabyte, mentre i partner possono realizzare configurazioni con capacità superiore.
La scelta della LPDDR5X, al posto della memoria ad alta banda, punta secondo Intel a privilegiare capacità e costi rispetto alla banda di picco. L’azienda afferma che la scheda può gestire modelli fino a 300 miliardi di parametri in una singola unità e oltre 1.000 miliardi di parametri in un sistema con otto GPU.
Il formato da 350 watt e il raffreddamento ad aria sono pensati per l’inserimento in server standard, senza richiedere necessariamente rack con raffreddamento a liquido e consumi superiori ai 100 kilowatt. L’idea è consentire alle imprese di iniziare con una singola scheda, passare a server a otto GPU e adottare sistemi a livello rack solo quando il carico lo rende necessario.
L’AI agentica riporta il processore al centro
La strategia di Intel comprende anche configurazioni rack basate su Xeon. I sistemi per l’AI agentica devono gestire workflow composti da recupero di informazioni, ragionamento, chiamate a strumenti, interrogazioni di database ed esecuzione di applicazioni. Queste attività richiedono una quota significativa di calcolo general purpose.
Intel ha mostrato configurazioni Xeon realizzate con partner, molte delle quali basate su Open Rack v3. Alcune configurazioni Xeon 6+ possono superare i 46.000 core per rack, con un assorbimento indicato di 133,45 kilowatt. I processori Xeon 6+ con core efficienti sono destinati ai carichi con elevata concorrenza, mentre Xeon 6 con performance core è orientato alle attività sensibili alle prestazioni single-thread.
L’azienda propone di valutare questi sistemi in base al numero di agenti concorrenti sostenibili a una determinata latenza, invece che attraverso il solo conteggio dei core. L’architettura descritta combina Xeon per orchestrazione, trattamento dei dati ed esecuzione degli strumenti, la D-series per l’inferenza con modelli open e, come opzione, SambaNova per i carichi in cui la velocità di generazione dei token è prioritaria.
Risultati e limiti della strategia
La fonte collega il posizionamento sull’inferenza e sui sistemi Xeon al percorso di rilancio di Intel sotto la guida dell’amministratore delegato Lip-Bu Tan. Nel secondo trimestre, l’azienda ha registrato 16,1 miliardi di dollari di ricavi, in aumento del 25% su base annua, mentre i ricavi di Data Center e AI sono cresciuti del 59% fino a 6,3 miliardi di dollari. Intel ha inoltre indicato il settimo trimestre consecutivo oltre la propria guidance.
Secondo la fonte, la crescita non deriva dalla conquista del mercato delle GPU, ma dalla domanda di CPU necessarie per l’infrastruttura AI. A settembre Tan avrebbe dichiarato che Intel riusciva a soddisfare circa metà della domanda dei clienti per i processori, nonostante l’aumento della spesa in conto capitale prevista per il 2026 a oltre 20 miliardi di dollari.
Restano tuttavia elementi da verificare sul piano dell’esecuzione: la D-series dovrà essere consegnata nei tempi e offrire le prestazioni dichiarate, il software dovrà seguire l’evoluzione rapida dei modelli open e Intel dovrà affrontare i limiti di fornitura dei processori Xeon.
Le implicazioni per le infrastrutture aziendali
- Analizzare i log dei prompt per distinguere attività di ragionamento avanzato, recupero di informazioni, programmazione, sintesi e classificazione.
- Considerare l’orchestrazione come un livello strategico e indipendente dal modello, utile a gestire costi, latenza, contesto e dati regolamentati.
- Valutare l’infrastruttura sulla base di agenti concorrenti, latenza, costo per milione di token e token per watt, oltre che dei FLOPS.
- Testare sistemi PCIe raffreddati ad aria nei rack esistenti prima di investire in infrastrutture più complesse.
- Dimensionare la capacità CPU insieme a quella degli acceleratori, includendo recupero dati, interrogazioni ai database e chiamate agli strumenti.
- Privilegiare standard aperti come ORv3 e PCIe e verificare la compatibilità del software con framework e modelli non proprietari.