Intel non riesce a cogliere l’opportunità dell’intelligenza artificiale con SambaNova mentre si concludono i colloqui di acquisizione, optando per la collaborazione con la CPU Xeon

L’acquisizione di SambaNova da parte di Intel è stata inizialmente percepita come una mossa fondamentale per elevare il ruolo dell’azienda nell’inferenza dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, sembra che il Team Blue abbia accettato un approccio meno ambizioso del previsto.

Il CEO di Intel pianifica un investimento diretto nel round di finanziamento di SambaNova dopo il precedente supporto tramite Walden Capital

Parlando di progressi nell’intelligenza artificiale, Intel si distingue come una delle poche grandi aziende informatiche che ha faticato a cogliere le opportunità offerte dal boom dell’intelligenza artificiale. Questa sfida persiste da diversi trimestri e il precedente CEO Pat Gelsinger ha apertamente riconosciuto le carenze dell’azienda in questo ambito. La decisione di ignorare l’acquisizione di SambaNova sembra esemplificare questo problema persistente. Secondo il recente annuncio sul blog di Intel, l’azienda ha avviato una partnership strategica con SambaNova per sviluppare un’infrastruttura “basata su Xeon” insieme a una soluzione di inferenza co-progettata che unisce le funzionalità di Intel e SambaNova.

Questa collaborazione integra gli attuali impegni di Intel in ambito GPU per data center e non altera il suo percorso verso la competizione nell’intelligenza artificiale. L’azienda continua a investire in proprietà intellettuale, architettura, prodotti, software e sistemi per GPU, e a rafforzare la propria roadmap nell’ambito dei suoi impegni nell’ambito dell’intelligenza artificiale edge-to-cloud.

Insieme, Intel e SambaNova mirano a contribuire a plasmare il futuro dei data center AI eterogenei, integrando processori Intel Xeon, GPU Intel, reti e storage Intel e sistemi SambaNova per sbloccare un’opportunità di mercato nell’inferenza da miliardi di dollari.

Il concetto alla base di SambaNova è semplice ma innovativo. L’azienda utilizza motori di elaborazione specializzati chiamati Reconfigurable Data Unit (RDU) in grado di tradurre efficacemente interi grafici di reti neurali direttamente in configurazioni hardware, in modo simile all’approccio adottato da Etched o Taalas AI. Di recente, SambaNova ha presentato il suo chip AI SN50, che mostra una notevole riduzione dei costi operativi – tre volte inferiori rispetto alle GPU per attività di AI agentica – con un’efficienza di calcolo per acceleratore cinque volte superiore rispetto al suo predecessore. Piuttosto che completare un’acquisizione, la strategia rivista di Intel sembra concentrarsi sulla collaborazione per accelerare l’ingresso nel mercato dell’inferenza.

SambaNova sta raccogliendo 350 milioni di dollari durante il suo round di finanziamento di Serie E, supportata da investitori chiave come SoftBank e Intel Capital. In particolare, Lip-Bu Tan, un investitore esistente tramite il suo portafoglio Walden Capital, sta consolidando ulteriormente il suo impegno in SambaNova. Questo doppio investimento riflette una forte convinzione nel potenziale dell’azienda di sfruttare il trend dell’inferenza. Ora che l’acquisizione è stata accantonata, quali ulteriori passi potrebbe intraprendere Intel in futuro?

Una persona che tiene in mano un chip semiconduttore etichettato con le scritte "Samantha", "CXERA-IN", "SDR 770FY-35" e "WARDEN 023". — Crediti immagine: SambaNova

Le analisi indicano che Intel potrebbe prepararsi a integrare le RDU di SambaNova in carichi di lavoro mirati, probabilmente rispecchiando la strategia di NVIDIA con Groq. Indicazioni in questa direzione sono emerse nell’ultimo post sul blog di Intel, che delinea i piani per lo sviluppo di data center di intelligenza artificiale “eterogenei” che utilizzano GPU, CPU e sistemi SambaNova Intel. Poiché Intel ha già dovuto affrontare battute d’arresto nel settore della formazione, l’urgenza di implementare efficacemente soluzioni di inferenza non può essere sottovalutata, con potenziali ripercussioni in caso di insuccessi in quest’area critica dell’intelligenza artificiale.

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