인텔(intel) 3 분기 실적 보고서가 24일에 나온다. 그러나 일부 업계 전문가들은 인공 지능(AI) 투자가 결과를 내기 시작하기까지 몇 년이 걸릴지에 눈을 돌리고 있다.

업계는 3년 이후부터 AI와 머신러닝(ML) 관련 시스템 경쟁이 치열해질 것이라고 전망한다. 제이 골드 어소시에이츠(J. Gold Associates) 젝 골드(Jack Gold) 분석가는 “이는 반도체 회사가 앞으로 실행 가능한 제품이 필요하다는 것을 의미한다”고 피어스 일렉트로닉스에서 말했다.

일부 분석가들은 그래픽 공간에서의 성능, 종종 PC 또는 워크스테이션 성능 측면에서 AMD와 엔비디아(Nvidia)와의 인텔 경쟁에 집중했다. AMD는 인텔보다 훨씬 빠르게 성장하고 있지만 여전히 매출의 10 분의 1 미만 수준이다.

인텔은 이미 그래픽 처리 효율성과 AI 사이에 관계가 있음을 보여주었다. 인텔은 아직 그 로드맵을 완전히 공개하지 않았다. 5월 인텔은 투자자들에게 인텔이 인텔 Xe아키텍처를 기반으로 2020년에 별도의 GPU를 출시 할 것이라고 밝혔다.

그러나 인텔이 데이터 센터 AI 및 고성능 컴퓨팅을 위한 7나노미터(nm) 범용 GPU를 도입하는 2021년까지 큰 뉴스가 나오지 않을 것으로 피어스 일렉트로닉스는 전망했다.

인텔 최고 엔지니어링 책임자 머시 렌던친탈라(Murthy Renduchintala)는 이 범용 GPU에 대해 “고급 패키징 기술을 사용해 제품 구성에 대한 이기종 접근 방식을 구현할 것”이라고 투자자들에게 말했다.

7nm 공정 기술은 설계 규칙 복잡성을 4배 줄임으로써 2배의 스케일링과 와트 당 20 %의 성능 향상을 제공 할 것으로 예상된다. 인텔은 극 자외선 (EUV) 리소그래피를 사용해 최초로 상업적 스케일링을 추진할 계획이다.

인텔 대변인에 따르면 개별 GPU에 대해 일반적으로 허용되는 정의를 사용했다. 일반적으로 데스크톱 용 추가 기능 GPU카드 또는 랩톱의 추가 GPU (CPU와 별도)를 의미한다. 이는 Core i7-9700K CPU와 함께 제공되는 UHD 630 IGPU와 같은 통합 GPU와 대조된다.

또한 2021년에 출시될 범용 GPU는 그래픽 렌더링 이외의 작업에 GPU를 사용할 예정이다. 여기에는 AI 모델 훈련 또는 기타 고성능 컴퓨팅 작업이 포함된다. 인텔이 사용할 것으로 예상되는 7nm 접근 방식에 대해 인텔은 AMD와 퀄컴(Qualcomm)이 앞서 출시한 것처럼 7nm 칩 구축 할 때 충분히 대응하지 않았다.

그러나 인텔은 10nm가 현재 경쟁사의 7 나노 노드와 비슷하다고 주장했다. 골드는 인텔의 주장에 대해 “7 나노미터 문제에서 인텔이 프로세스 전쟁에서 상당한 리더십을 잃은 사실이지만 칩 크기만으로는 그것이 얼마나 잘 작동하는지 결정하는 핵심 요소는 아니다”라고 말했다.

이어 그는 “단순히 7nm가 더 나은 것이어야한다는 것은 잘못된 말이다. 칩 설계 프로세스의 대부분은 회로 설계 및 트랜지스터 설계, 빠른 컴파일러 및 전력 관리와 같은 관련 기술에 적용된다. (칩 크기가) 더 좋은 칩을 만들기 위해해야 할 유일한 것은 아니다”라고 덧붙였다.

노드 크기 외에도 인텔은 차세대 기술, 특히 FPGA(Altera), 신경 칩 (Nirvana) 및 자율주행(Mobileye)을 갖춘 AI 및 ML에 대한 막대한 투자를 해왔다. 이것이 아직 엄청난 수익을 올리는 것은 아니지만, 칩 회사에 필요한 기술들이다.

지난 7월에 발표 된 인텔의 2 분기 실적에 따르면이 회사는 이번 분기에 R & D에 34억 달러를 투자했다. 총 매출은 165억 달러로 2018 년 2 분기보다 3% 감소한 것으로 나타났다. PC 중심 판매(1%증가)에서 88억 달러, 데이터 중심 제품(10% 감소)에서 50억 달러, 사물 인터넷(IoT) 매출은 거의 10 억 달러(12% 증가), 모빌아이 매출은 2억 1000만 달러 (16 % 증가)에 달했다.

미국 캘리포니아 산타 클라라에 본사를 둔 인텔의 직원 수는 약 11만 명으로 전년보다 104,000 명이 증가했다. 1968년에 설립됐다.