在羅馬式建筑和科技感的AI場景間之間，英特爾的AI掌舵者Naveen Rao侃侃而談英特爾的人工智能軟硬件組合，而最重磅的信息莫過于Nervana神經網絡芯片的發布預告，按照規劃，英特爾最新的AI芯片Nervana NNP L-1000，將在2019年正式推向市場，這也是英特爾第一個商用神經網絡處理器產品。
兩年前，Naveen Rao還是深度學習初創公司Nervana Systems的首席執行官兼聯合創始人。在公司被英特爾收購后，Nervana成為了英特爾人工智能的核心戰艦，Nervana NNP系列也應運而生，Naveen Rao則被任命為人工智能產品事業部的總負責人。
英特爾人工智能產品事業部副總裁、Nervana團隊成員Carey Kloss在接受21世紀經濟報道記者專訪時談道：“我們創業初期就開始研發Lake Crest(Nervana NNP系列初代芯片代號)。當時我們整個團隊大概45人，正在構建一個最大的Die(硅芯片)，我們開發了Neon(深度學習軟件)，還構建了云棧，這些都是小團隊所完成的。但是這也是挑戰所在，小團隊成長會有陣痛，我們花了很長時間才把第一批產品拿出來，Nervana在2014年成立，直到去年芯片才真正問世。”
不過，加入英特爾后，Nervana可以使用英特爾的各類資源，“當然，調用資源并不是一件容易的事情，但是英特爾在產品的市場化方面擁有豐富的經驗。同時，英特爾有迄今為止我見過的最佳的后硅培養(post-silicon bring-up)和架構分析。”Carey Kloss告訴21世紀經濟報道記者，“出品芯片方面，我們有數百個系統同時運行，Nervana的員工和6個月前剛加入的成員也都為了新品夜以繼日地協同工作。”在他看來，Nervana現在處于合理的節奏中，已經具備了明年取得成功的所有要素。
除了Nervana，英特爾收購的人工智能旗艦企業還包括專注視覺處理的Movidius、FPGA(現場可編程門陣列)巨頭Altera、智能駕駛相關的Mobileye等。事實上，從2011年開始，英特爾就開始不斷地投資人工智能相關的公司，其中也包括了中國的寒武紀、地平線。
與此同時，英特爾的競爭對手也在日益壯大。英偉達的GPU在人工智能領域高歌猛進; 谷歌 前不久發布了第三代AI芯片TPU，該芯片針對谷歌的深度學習架構TensorFlow進行了優化，并且谷歌對開發者提供了TPU等底層服務;去年， 百度 聯合ARM、紫光展銳和漢楓電子發布DuerOS智慧芯片，主要提供語音交互解決方案; Facebook 和 阿里巴巴 也紛紛進軍芯片領域，其中，阿里巴巴達摩院正在研發名為Ali-NPU的神經網絡芯片，主要用于圖像、視頻識別以及云計算等場景。
在這場人工智能芯片的“遭遇戰”中，英特爾又將如何應對?
三大派系爭霸
從整體來看，目前全球人工智能的格局尚未明朗，屬于各自做技術探索的局部戰，尚未進入群雄逐鹿的總體戰。人工智能是一個籠統的概念，具體的應用場景差異頗大，各家公司側重點有所不同，若根據技術和業務流派進行分類，可以將全球公司分為三個派系。
其一是系統應用派，最典型的代表是谷歌和Facebook。他們不僅開發人工智能的系統級框架，比如谷歌出名的人工智能框架Tensorflow、Facebook的Pytorch，而且還大規模地投入應用。例如，谷歌斥重金研發自動駕駛，推出翻譯等2C業務。而Facebook也將人工智能技術廣泛應用在社交網絡中的圖像處理，自然語言處理等諸多領域。
第二類是芯片派，目前主要是提供算力支持，最大的玩家就是英特爾和英偉達。英偉達的GPU抓住了計算設備需求的關鍵時機，在圖形渲染、人工智能和區塊鏈領域的計算表現十分突出，在這些業務方面也給英特爾帶來壓力。同時英偉達似乎和英特爾的“Intel Inside”不同，它更希望成為真正的算力平臺，并且成功推出了自己的CUDA平臺。
就在5月30日，英偉達發布了全球首個融合人工智能和高性能計算的計算平臺——HGX-2，這也是目前最大的GPU——DGX-2背后的計算平臺。
作為傳統算力領域的老大英特爾自然不甘示弱，50年的企業頗有老驥伏櫪的意味，近年來在人工智能領域頻頻發起重磅并購：2015年167億美元收購“現場可編程門陣列巨頭”(Field Programmable Gate Array，FPGA)Altera，為未來算力的發展趨勢奠定基礎，FPGA在云計算、物聯網、邊緣計算等方面有很大的潛力;2016年英特爾收購Nervana，計劃用這家公司在深度學習方面的能力來對抗GPU;同年還收購了視覺處理芯片初創公司 Movidius;2017年英特爾以153億美元收購以色列協助駕駛公司Mobileye，旨在進軍自動駕駛領域。
在系統應用派和芯片派之外，第三類是技術應用派，剩下的大部分公司都屬于這一類型。雖然不同的公司都聲稱自己在深度學習、人工智能領域有著深厚甚至獨特的技術積累，但實際上大多是基于系統應用派和芯片派的技術平臺。只不過技術應用派更多的面向C端用戶，包括自動駕駛、圖像識別、企業級應用等。客觀上說，技術應用派屬于“君子善假于物也”。
從目前的競爭格局上來看，系統應用派已經逐漸占據了整體優勢，在人工智能領域具備了最核心的競爭力。在傳統的電腦和手機時代，系統和芯片更多是合作關系，芯片甚至更加占據主導地位。具體來看，比如在電腦市場上，英特爾在算力領域完全制霸，橫跨PC和 蘋果 的MAC機。而系統方面，Windows和iOS各有千秋，無法代替對方，但他們共同的英特爾卻無法代替。到了手機時代，雖然算力的主角從英特爾變為了 高通 ，但是芯片依然處于核心的地位，其重要性和操作系統平分秋色。
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