我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。英特爾首席財務官大衞·辛斯納（David Zinsner）和首席執行官譚立夫（Lip-Bu Tan）預測，人工智能基礎設施將向用於推理工作負載的中央處理器（CPU）轉變，可能與圖形處理器（GPU）達到平衡。英特爾報告第二季度收入為 161.3 億美元，調整後每股收益為 0.42 美元，超出預期。儘管盤前股價下跌，但盤後股價上漲了 4.37%
在生成性人工智能繁榮的很大一部分時間裏，GPU 主導了關於人工智能基礎設施的討論，因為各公司競相構建大型語言模型，Nvidia Corp. (NASDAQ: NVDA) 成為最大的受益者，而 CPU 則處於次要地位。
週四，Intel Corp. (NASDAQ: INTC) 的領導層表示，下一階段的人工智能可能會有所不同。
在公司的財報電話會議上，首席財務官 David Zinsner 表示，Intel 現在看到 CPU 和 GPU 的部署在單位數量上接近平衡。“CPU 與 GPU 的比例——我們現在認為幾乎達到了平衡，” Zinsner 説。“最終可能在單位數量上更傾向於 CPU。”
他的評論反映了 Intel 的觀點，即人工智能工作負載正在超越模型訓練。雖然訓練大型語言模型需要 GPU 的強大並行處理能力，但在生產中運行這些模型——稱為推理——則依賴於更廣泛的計算資源組合，包括 CPU。
首席執行官支持 CPU 論點
首席執行官 Lip-Bu Tan 重申了這一論點。
“隨着人工智能從訓練擴展到推理，並越來越多地轉向自主和多智能體系統，通用服務器 CPU 的密度持續增加，” 他説。“我們的核心服務器 CPU 業務增長速度比以往任何時候都快。”
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CPU 超越 GPU 的原因
Intel 指出了幾個支持其前景的指標。該公司報告第二季度數據中心人工智能收入為 63 億美元，同比增長 59%。它還表示，服務器增長是其歷史上最強勁的，Xeon 6 是其增長最快的產品發佈之一，需求持續超過供應。
在電話會議中，一位分析師提到一個行業預測，估計 CPU 的總可尋址市場到 2030 年可能達到 2200 億美元。雖然 Zinsner 沒有對這個具體數字發表評論，但他並沒有挑戰關於 CPU 需求增長的更廣泛討論。
Intel 的評論並不意味着 GPU 變得不重要。對 GPU 驅動的人工智能訓練的需求仍然強勁，特別是隨着公司繼續構建更大、更強大的模型。相反，Intel 認為，隨着人工智能應用大規模部署，CPU 可能在支持這些工作負載的基礎設施中佔據更大的份額。
Intel 第二季度財報
Intel 報告第二季度收入為 161.3 億美元，超過分析師預期的 144.2 億美元。調整後的每股收益為 0.42 美元，超出市場共識預期的 0.21 美元，數據來源於 Benzinga Pro.
Intel 股票下跌 2.33%，收於 100.23 美元，但在公司財報發佈後，盤後交易上漲 4.37%。
Benzinga Edge Rankings 顯示，Intel 的動量得分在 99 百分位。該股票短期價格趨勢為負，但中長期價格趨勢為正。
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