Intel sfida Nvidia: nuove GPU Arc Pro B70 e B65 davvero superano le RTX Pro?

La competizione nel segmento delle GPU professionali sta vivendo una fase di forte accelerazione, spinta dall’esplosione dei carichi legati all’intelligenza artificiale e alla generazione di contenuti avanzati. Intel, storicamente concentrata su CPU e grafica integrata, ha progressivamente ampliato la propria offerta discreta negli ultimi anni, fino ad arrivare a una proposta più strutturata per workstation e ambienti enterprise.

Con il Pro Day 2026, l’azienda introduce due nuove schede grafiche dedicate, Arc Pro B70 e B65, dichiarando prestazioni superiori rispetto a soluzioni concorrenti di fascia simile, in particolare rispetto alla RTX Pro 4000 di Nvidia. Sempre più studi di progettazione, team di sviluppo AI e infrastrutture edge richiedono capacità di inferenza elevate, con un occhio attento al rapporto tra costo e prestazioni.

Architettura Xe2 e configurazioni hardware

Le nuove schede Arc Pro B70 e B65 adottano l’architettura Xe2, evoluzione della piattaforma grafica Intel già impiegata nella generazione precedente.

Il design punta a migliorare sia l’efficienza computazionale sia la scalabilità in scenari multi-GPU. Entrambi i modelli arrivano fino a 32 unità di calcolo Xe core, un numero che indica la capacità parallela della GPU nel gestire carichi grafici e di calcolo general purpose.

Uno degli elementi più rilevanti riguarda la dotazione di memoria: fino a 32 GB di VRAM, una quantità significativa per il segmento workstation. Si tratta di una caratteristica che permette di gestire dataset più ampi direttamente in memoria video, riducendo la latenza associata al trasferimento dati tra GPU e sistema.

In ambito AI, la disponibilità di memoria incide direttamente sulla dimensione dei modelli caricabili e sulla lunghezza delle sequenze elaborate durante l’inferenza.

Inferenza AI e gestione di carichi multi-agente

Intel ha posizionato chiaramente la serie Arc Pro B come soluzione orientata all’inferenza, ovvero l’esecuzione di modelli già addestrati. In questo contesto, l’azienda evidenzia l’ottimizzazione per workload multi-utente e multi-agente, scenari tipici delle applicazioni moderne basate su modelli linguistici o sistemi distribuiti.

Secondo i dati condivisi, la Arc Pro B70 può offrire finestre di contesto fino a 2,2 volte più ampie rispetto alla concorrenza diretta, aspetto è strettamente correlato con la gestione della memoria e l’efficienza del runtime AI. Inoltre, Intel indica un miglioramento fino a 6,2 volte nei tempi di risposta in ambienti con più agenti concorrenti, un dato che suggerisce un’ottimizzazione significativa nella schedulazione dei task e nella gestione delle code di inferenza.

Un ulteriore parametro citato è il rapporto tra throughput e costo, espresso come token per dollaro. La scheda Arc Pro B70, secondo Intel, raddoppia questo valore rispetto alle soluzioni concorrenti. In pratica, a parità di investimento, il sistema può elaborare un numero maggiore di token, metrica centrale per valutare l’efficienza economica dei sistemi AI.

Stack software aperto e scalabilità multi-GPU

Un elemento distintivo della proposta Intel riguarda lo stack software. L’azienda sottolinea l’adozione di una piattaforma completamente validata e aperta, costruita attorno a framework come oneAPI e librerie ottimizzate per AI e calcolo parallelo. L’obiettivo consiste nel garantire portabilità e interoperabilità, riducendo la dipendenza da ambienti proprietari.

La scalabilità rappresenta un altro punto chiave. Le Arc Pro B70 e B65 sono progettate per scalare da configurazioni a singola GPU fino a sistemi multi-GPU senza richiedere modifiche sostanziali al codice.

In ambito edge, tale caratteristica consente di distribuire carichi su più nodi, mentre nelle workstation permette di incrementare la capacità di elaborazione semplicemente aggiungendo hardware.

Confronto con RTX Pro 4000 e scenari reali

Intel ha paragonato direttamente le nuove GPU con la RTX Pro 4000, una scheda Nvidia ampiamente diffusa nelle workstation professionali.

Il confronto si concentra su carichi di inferenza AI e non tanto su rendering tradizionale o ray tracing, ambiti in cui Nvidia mantiene una posizione consolidata grazie al proprio stack CUDA.

Nei contesti di utilizzo reale, le Arc Pro B70 e B65 si rivolgono a studi di progettazione CAD, attività di content creation e ambienti di sviluppo AI. L’ampia dotazione in termini di VRAM favorisce l’uso di modelli di dimensioni maggiori senza ricorrere a tecniche di offloading, mentre le ottimizzazioni software mirano a semplificare l’adozione in infrastrutture esistenti.

Resta tuttavia da valutare l’impatto di questi miglioramenti al di fuori dei benchmark interni. L’effettiva competitività dipenderà da driver maturi, compatibilità con framework diffusi come PyTorch e TensorFlow e dalla capacità di Intel di sostenere aggiornamenti costanti nel tempo.

Ma Intel e Nvidia non erano diventate “amiche”?

La situazione è meno “romantica” di quanto sembri: Intel e Nvidia non sono diventate davvero amiche, stanno collaborando su alcune aree specifiche mentre continuano a competere duramente su altre. Nvidia ha investito circa 5 miliardi di dollari in Intel e le due aziende lavorano insieme su nuovi chip, i cosiddetti SoC x86 RTX.

Questi prodotti combinano CPU Intel x86, GPU Nvidia RTX nello stesso package e interconnessione ad alta banda tipo NVLink. L’obiettivo è creare chip più integrati per laptop e PC compatti, data center AI e sistemi ad alte prestazioni con memoria condivisa CPU-GPU. Ognuno porta ciò che gli riesce meglio. Intel le CPU e la produzione, Nvidia GPU e AI.

La collaborazione non cancella la competizione, anzi.

Quando Intel presenta GPU come le Arc Pro B70/B65 entra direttamente nel mercato di Nvidia e sfida le RTX Pro nelle workstation, provando allo stesso tempo a sottrarre quote su AI e grafica professionale. Quella tra le aziende guidate da Lip-Bu Tan e Jensen Huang non è insomma un’alleanza “totale”, ma una cooperazione opportunistica.

Le immagini nell’articolo sono di Intel Corporation.