Foto di Resul Kaya.

Nvidia ha acquisito circa 215 milioni di azioni Intel a un prezzo fisso di 23,28 dollari per azione, un investimento approvato dalla Federal Trade Commission e parte di un accordo più ampio che prevede la co‑progettazione di nuovi processori. L'aspetto più rilevante non è però l'operazione finanziaria, ma la direzione tecnologica che ne deriva: Intel progetterà CPU dotate di interfacce NVLink native, pensate per dialogare direttamente con GPU Nvidia senza i colli di bottiglia tipici delle soluzioni attuali.

Il comunicato ufficiale Nvidia conferma che la collaborazione riguarda «più generazioni di prodotti personalizzati» destinati a data center, PC e infrastrutture IA, con un focus sulla connessione diretta tra architetture Nvidia e Intel. Questo approccio mira a superare i limiti delle tradizionali comunicazioni PCIe, offrendo una banda molto più elevata e una latenza ridotta, elementi cruciali per carichi di lavoro come la IA generativa e l'elaborazione parallela. L'accordo prevede la realizzazione di processori x86 con chiplet GPU Nvidia integrati, un'architettura che fino a pochi anni fa sarebbe stata impensabile data la competizione diretta tra le due aziende nel settore PC. L'integrazione a livello di chiplet permette di combinare core CPU Intel con moduli grafici RTX, creando soluzioni ibride che potrebbero competere con le APU di AMD e con le architetture unificate emergenti nel settore mobile.

Una delle prime architetture coinvolte potrebbe essere Serpent Lake: è una piattaforma Intel di nuova generazione che secondo alcune indiscrezioni potrebbe già includere una iGPU basata su tecnologia Nvidia RTX. Le informazioni non sono confermate ufficialmente, ma si inseriscono nel quadro della collaborazione annunciata e mostrano come l'integrazione CPU‑GPU sia al centro della strategia comune. L'accordo non riguarda solo il mercato consumer, ma anche l'infrastruttura dei data center. Intel potrebbe integrare NVLink direttamente nelle future piattaforme Xeon, consentendo alle GPU Nvidia di comunicare con i processori server senza passare attraverso interfacce tradizionali. Questo approccio permetterebbe di costruire sistemi più efficienti per l'addestramento di modelli IA e per l'elaborazione distribuita.

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