A Intel Arc Pro B70 foi apresentada como a nova placa de vídeo profissional da Intel com foco em inteligência artificial local.
O modelo chega com mais memória e preço menor em comparação direta com a NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell, com a proposta de facilitar o uso de IA em estações de trabalho.
A fabricante afirma que a GPU pode entregar mais contexto para modelos de IA, maior velocidade em cargas com múltiplos usuários e melhor custo por desempenho.
A Intel posiciona a Arc Pro B70 como sua principal GPU profissional com foco em IA dentro da linha Arc Pro.
Entre os números divulgados, a empresa aponta janela de contexto até 2,2 vezes maior, respostas até 6,2 vezes mais rápidas em cargas com múltiplos agentes e até o dobro de tokens por dólar em comparação com a concorrência.
A comparação direta foi feita com a RTX PRO 4000 Blackwell. O modelo da NVIDIA costuma custar cerca de US$ 1.800, enquanto a Arc Pro B70 parte de US$ 949.
Na conversão aproximada para o Brasil, considerando a cotação atual próxima de R$ 5,50 por dólar, os valores ficam em torno de R$ 10.000 para a GPU da NVIDIA e R$ 5.200 para a solução da Intel, sem impostos e taxas de importação.
Outro ponto destacado é a memória. A RTX PRO 4000 conta com 24 GB, enquanto a Arc Pro B70 possui 32 GB. Isso representa 33% a mais de capacidade.
Em cargas de inteligência artificial, mais memória possibilita trabalhar com maior volume de dados e ampliar o contexto utilizado pelos modelos. No primeiro teste apresentado, a Intel comparou o throughput de tokens em relação ao tamanho do contexto.
O modelo utilizado foi o Llama 3.1 8B com precisão BF16. Nesse cenário, a RTX PRO 4000 suportou até 42 mil tokens antes de atingir o limite de memória. A Arc Pro B70 chegou a 93 mil tokens, o que corresponde a uma janela de contexto até 2,2 vezes maior.
Em outro teste, foram analisados fluxos com múltiplos agentes executados em paralelo. O modelo utilizado foi o Ministral Instruct 2410 8B (BF16).
Nesse caso, a Arc Pro B70 apresentou até 85% mais throughput de tokens para múltiplos usuários ou requisições no sistema Linux.
O resultado foi associado tanto ao hardware quanto ao uso do oneAPI e da pilha de software de IA da Intel. A Intel também informou que a Arc Pro B60, modelo inferior da mesma linha, apresentou tempo menor para gerar o primeiro token.
A vantagem chegou a até 6,2 vezes em relação à concorrência em cenários com vários usuários. Esse ganho foi relacionado à combinação entre hardware e software da empresa.
Outro destaque foi o suporte a múltiplas GPUs. A pilha de software escalável possibilita o uso de várias placas simultaneamente, ampliando o suporte a modelos maiores e contextos mais extensos.
Nos testes com quatro GPUs, a Arc Pro B70 atingiu números superiores em diferentes modelos de IA. No modelo DS-R1-Distill-Qwen 3 32B (Int4), a Intel alcançou 183 mil tokens de contexto, enquanto a RTX PRO 4000 ficou em 80 mil.
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No Qwen3 32B (FP8), a Arc Pro B70 chegou a 304 mil tokens contra 199 mil da concorrente. Já no Mistral-Small 24B (BF16), o modelo da Intel atingiu 408 mil tokens, enquanto a RTX PRO 4000 ficou em 243 mil.
Outro ponto divulgado foi o custo por desempenho. A Intel informou até o dobro de tokens por dólar com a Arc Pro B70 em sistemas com uma, duas ou quatro GPUs.
Isso indica escalabilidade para diferentes tipos de estação de trabalho, desde configurações mais simples até ambientes profissionais com várias placas. A Intel também citou que os próximos meses devem trazer a chegada da Arc Pro B70 e da Arc Pro B65 ao mercado.
Ainda não há confirmação sobre uma versão voltada para jogos baseada na arquitetura Big Battlemage, mas a possibilidade foi mencionada como algo que pode surgir futuramente, semelhante ao que ocorreu com placas profissionais que depois ganharam versões voltadas para gamers.
A Intel Arc Pro B70 foi apresentada com foco em inteligência artificial local, maior capacidade de memória e preço mais baixo que a concorrência direta.
Os testes divulgados indicam vantagem em janela de contexto, desempenho com múltiplos usuários e custo por desempenho.
A chegada do modelo ao mercado pode aumentar a concorrência no segmento de GPUs profissionais voltadas para IA, principalmente em estações de trabalho com múltiplas placas.
