Avec sa stratégie en matière d’IA, Intel mise sur tout à la fois : sauver x86 (l’architecture dominante dans les serveurs et les PC), promouvoir les GPU et concevoir des ASIC, c’est-à-dire des puces sur mesure pour des tâches spécifiques. L’objectif est de se repositionner en tant que fournisseur intégral.

Intel oriente sa stratégie vers la couverture des charges de travail génératives, d’inférence et physiques. L’IA générative crée du contenu ; l’inférence exécute des modèles en production ; l’IA physique relie les algorithmes aux processus industriels. Cette approche définit de nouvelles priorités en matière d’investissement et de conception.

Stratégie d’Intel en matière d’IA

Le chiffre d’affaires de l’entreprise en 2025 s’est élevé à 52,853 milliards de dollars, soit une baisse annuelle de 0,5 %. Sur le plan opérationnel, la baisse du chiffre d’affaires dans le domaine de l’informatique client a été compensée par une demande accrue dans le segment des centres de données et de l’intelligence artificielle.

Dans le même temps, le bénéfice net a atteint 26 millions de dollars, inversant la perte de 19,233 millions enregistrée en 2024. Ce résultat positif a été stimulé par le gain exceptionnel de 5,6 milliards de dollars généré par la cession de 51 % d’Altera

La société adopte une architecture hétérogène, qui combine des processeurs x86 avec des accélérateurs spécialisés. Dans ce cadre, elle a lancé Core Ultra pour les PC avec IA intégrée et Xeon 6 pour les centres de données, ainsi que des processeurs graphiques tels que Crescent Island, axés sur l’efficacité de l’inférence.

Intel Foundry s’impose comme un pilier stratégique. Elle opère en tant qu’entreprise de fabrication pour des tiers et pour Intel elle-même, en utilisant des nœuds avancés tels que Intel 18A et le conditionnement Foveros, une technologie clé pour intégrer plusieurs puces dans un seul système.

De même, Intel a conclu un partenariat avec NVIDIA pour développer des solutions personnalisées combinant x86 et accélération. En parallèle, elle promeut les logiciels ouverts, en optimisant des frameworks tels que PyTorch, largement utilisé dans l’IA, pour son portefeuille de xPU.

Enfin, l’entreprise donne la priorité à l’IA des agents (systèmes autonomes qui prennent des décisions) et à l’IA physique, orientée vers les environnements réels. Pour ce faire, elle a unifié l’ingénierie et la conception d’ASIC sur mesure, à la recherche de solutions différenciées et à forte valeur ajoutée.

Concurrence

Dans le domaine de la DCAI, la concurrence comprend AMD, qui, avec son architecture x86, rivalise dans le domaine des CPU, des GPU et des accélérateurs. Il convient également de mentionner NVIDIA et ses systèmes GPU, dont la demande a augmenté avec la consolidation de l’IA comme moteur central de l’informatique.

L’environnement s’élargit avec des hyperscalers tels qu’Amazon, Google, Meta et Microsoft, qui développent leur propre silicium. En outre, des acteurs tels qu’ARM et RISC-V, ainsi que Broadcom dans le domaine des ASIC personnalisés, progressent dans un paysage qui continuera à s’intensifier.