Intel vuelve a ganar visibilidad en IA profesional con la Arc Pro B70 de 32 GB, después de unas pruebas publicadas por Gunnir donde cuatro tarjetas superan a configuraciones con RTX 5090D y RTX 4090D. El resultado destaca especialmente en DeepSeek R1 bajo escenarios de alta concurrencia.
La lectura importante no es que la Arc Pro B70 sea superior en cualquier carga. El punto clave está en su combinación de 32 GB de VRAM, aceleración XMX, rendimiento FP16 competitivo y precio muy inferior al de NVIDIA, una mezcla que puede cambiar la comparativa en inferencia LLM.
Gunnir compara cuatro Arc Pro B70 contra las RTX 5090D y 4090D
Las pruebas enfrentan una configuración de cuatro Intel Arc Pro B70 de 32 GB frente a cuatro RTX 5090D de 32 GB y cuatro RTX 4090D de 24 GB. El objetivo era medir rendimiento en DeepSeek R1 Distill Qwen 32B en FP16, una carga exigente para inferencia LLM.
El test usa una longitud fija de 128 tokens de entrada y 128 tokens de salida, cubriendo niveles de concurrencia de contexto desde 1 hasta 512. La métrica principal es el throughput en tokens/s bajo distintos grados de paralelismo, clave para evaluar cargas con muchos usuarios simultáneos.
Este detalle es importante porque los resultados no se comportan igual en baja y alta concurrencia. En cargas ligeras pesa más la potencia bruta, pero al subir el paralelismo entran en juego VRAM disponible, gestión de memoria, caché KV y capacidad para sostener peticiones simultáneas.
NVIDIA domina al principio, pero Intel escala mejor con más concurrencia
En los primeros niveles de concurrencia, la RTX 5090D domina claramente la comparativa, con la RTX 4090D situada en segunda posición. La Arc Pro B70 queda cerca de la 4090D por debajo de concurrencia 32, aunque todavía no muestra su ventaja principal en memoria y paralelismo sostenido.
La situación cambia en concurrencia 32 y 64, donde la Arc Pro B70 empieza a igualar y superar a la RTX 4090D. A partir de concurrencia 128, la configuración de Intel también se pone por delante de la RTX 5090D en throughput de tokens bajo carga elevada.
Esto sugiere que la Arc Pro B70 escala especialmente bien cuando el modelo necesita manejar más contexto paralelo. En DeepSeek R1 FP16, las cuatro tarjetas de Intel aprovechan 32 GB por GPU y núcleos XMX para sostener rendimiento cuando la carga empieza a presionar memoria.
Hasta un 8,6% por encima de la RTX 5090D
A concurrencia 128, la configuración con cuatro Arc Pro B70 logra un throughput un 8,6% superior al de la RTX 5090D y un 34,2% superior al de la RTX 4090D. Es una diferencia llamativa porque hablamos de soluciones NVIDIA mucho más caras.
En concurrencia 256, la ventaja se mantiene con un margen de hasta 7,5% frente a la RTX 5090D y 48,7% frente a la RTX 4090D. Según Gunnir, el comportamiento también se sostiene en concurrencia 512, donde Intel conserva una posición muy fuerte.
El pico citado para la Arc Pro B70 alcanza 2.320,76 tokens/s en DeepSeek R1 Distill Qwen 32B FP16, una cifra que la coloca como la opción más sólida en este escenario concreto. Conviene remarcar que no es una comparativa universal para todos los modelos, formatos o frameworks.
La VRAM explica parte de la ventaja frente a RTX 4090D
La diferencia frente a la RTX 4090D tiene una explicación bastante directa. La Arc Pro B70 incorpora 32 GB de memoria por tarjeta, mientras que la RTX 4090D se queda en 24 GB. En LLMs grandes, esa diferencia puede ser decisiva cuando suben contexto, concurrencia y tamaño de modelo.
La VRAM no solo sirve para cargar el modelo. También influye en buffers, caché KV, lotes paralelos y margen para trabajar sin paginación o fragmentación de memoria. Cuando una carga se acerca al límite, una GPU con más memoria puede sostener mejor el rendimiento.
Por eso una tarjeta menos cara puede rendir mejor en este escenario concreto. En inferencia LLM, el equilibrio entre capacidad de memoria, precisión FP16 y aceleración dedicada puede pesar más que el posicionamiento gaming o la potencia bruta en rasterización.
Los núcleos XMX refuerzan el rendimiento FP16
El otro punto fuerte de Intel está en sus núcleos XMX, diseñados para acelerar cargas matriciales e IA. En tareas FP16, estos bloques pueden ofrecer rendimiento muy competitivo cuando el software aprovecha bien la arquitectura Arc Pro, especialmente en modelos con mucha concurrencia.
La RTX 5090D tiene ventajas propias y soporte para formatos como NVFP4, que pueden mejorar rendimiento en escenarios optimizados. Sin embargo, en esta prueba concreta con DeepSeek R1 Distill Qwen 32B en FP16, la Arc Pro B70 demuestra que puede plantar cara a GPUs NVIDIA de gama muy superior.
La clave está en no extrapolar de más. NVIDIA mantiene una ventaja enorme en CUDA, ecosistema, librerías, frameworks y soporte empresarial, pero Intel muestra que Arc Pro puede ser muy competitiva en cargas concretas si combina memoria amplia, precio agresivo y buen throughput FP16.
La RTX 5090D V2 cambia todavía más el contexto
Un detalle importante es que la RTX 5090D original con 32 GB ya no sería el foco en China. El mercado se habría desplazado hacia la RTX 5090D V2 con 24 GB de memoria, una versión recortada que puede quedar peor posicionada en modelos grandes.
Si la VRAM ya marca diferencias frente a la RTX 4090D, una RTX 5090D V2 con 24 GB podría encontrarse con cuellos de botella similares. En LLMs pesados, bajar memoria no solo reduce capacidad, también limita concurrencia, tamaño de contexto y margen para cargas FP16.
Esto mejora la lectura para Intel. Una Arc Pro B70 con 32 GB de VRAM por 999 dólares, unos 874 euros al cambio directo, puede resultar atractiva frente a GPUs NVIDIA recortadas por restricciones y mucho más caras en el mercado chino.
Precio muy agresivo frente a las GPU NVIDIA
La Intel Arc Pro B70 de 32 GB aparece listada en Newegg por 999 dólares, unos 875 euros al cambio directo. Frente a eso, las RTX 5090D y RTX 4090D pueden superar los 4.000 y 2.000 dólares en China, alrededor de 3.499 y 1.749 euros, respectivamente.
La diferencia de precio es enorme. Una configuración de cuatro Arc Pro B70 seguiría siendo cara, pero quedaría muy por debajo de una solución equivalente con NVIDIA. Para empresas que priorizan tokens/s por euro, memoria por dólar y coste de despliegue, la comparación se vuelve interesante.
Aquí Intel tiene una oportunidad clara. No necesita ganar todas las pruebas para ser relevante; necesita ofrecer una alternativa con buena capacidad de memoria, rendimiento FP16 sólido y coste mucho más bajo. En ciertos despliegues de inferencia, esa ecuación puede importar más que la marca dominante.
No es una GPU gaming, sino una opción profesional para IA
La Arc Pro B70 no debe entenderse como una alternativa gaming a la RTX 5090D. Es una tarjeta profesional orientada a workstations, creación, visualización, cargas de IA y entornos donde la VRAM pesa mucho, con un enfoque muy distinto al de una GPU doméstica extrema.
En IA local y servidores de bajo coste, los 32 GB de memoria pueden ser más importantes que un rendimiento gaming extremo. Modelos como DeepSeek R1 necesitan espacio para pesos y cachés, y ahí una GPU con más VRAM disponible para inferencia LLM puede ofrecer más margen.
La prueba de Gunnir apunta justo a ese escenario: cuatro GPU, inferencia FP16, concurrencia alta y throughput de tokens. Es un tipo de carga donde el rendimiento real depende de una combinación de memoria, aceleradores matriciales, software y escalado multi-GPU.
Intel gana una baza en IA, pero el software sigue siendo clave
El resultado es muy positivo para Intel, pero el gran reto sigue siendo el software. Para competir de verdad con NVIDIA, Arc Pro necesita madurar en drivers, compatibilidad con frameworks, herramientas de despliegue, bibliotecas de IA y soporte para entornos profesionales.
NVIDIA no domina el mercado solo por sus chips. Lo hace porque CUDA, cuDNN, TensorRT y su ecosistema llevan años integrados en flujos de trabajo empresariales. Intel puede ganar en precio y memoria, pero necesita una pila cómoda para desarrolladores, investigadores y equipos de infraestructura.
Aun así, pruebas como esta ayudan a cambiar la percepción. Si Arc Pro B70 demuestra buen rendimiento en modelos conocidos, Intel puede abrirse hueco en entornos donde el cliente busca inferir modelos grandes con presupuesto limitado y mucha VRAM disponible.
Una alternativa interesante para inferencia LLM
La conclusión principal es que la Arc Pro B70 no debe subestimarse en IA. En esta prueba con DeepSeek R1, cuatro tarjetas ofrecen un rendimiento muy fuerte en alta concurrencia, FP16 y cargas LLM con modelos de 32.000 millones de parámetros, superando a opciones NVIDIA mucho más caras en ciertos niveles.
La ventaja no significa que Intel haya derrotado a NVIDIA en IA de forma general. Significa que existe un caso de uso donde 32 GB de VRAM, núcleos XMX y coste reducido convierten a la Arc Pro B70 en una opción muy seria para inferencia local o despliegues especializados.
En resumen, Gunnir muestra que la Intel Arc Pro B70 de 32 GB puede superar a RTX 5090D y RTX 4090D en DeepSeek R1 bajo alta concurrencia. Si Intel acompaña este hardware con mejor software, Arc Pro podría ganar peso en IA económica, LLMs locales y estaciones multi-GPU.
Vía: Wccftech
