英特爾在過去20年中銷售了超過2.2億臺Xeon處理器，創造了1300億美元的收入。但最近的10億美元是由人工智能應用的銷售產生的，這也可能是最重要的。

英特爾執行副總裁Navin Shenoy在英特爾的一次活動中表示，隨著英特爾轉變為一家以數據為中心的公司，英特爾的AI芯片業務對公司來說具有戰略重要性。五年前，英特爾以數據為中心的營收大約占三分之一，現在該行業的營收接近一半。

上圖：英特爾執行副總裁Navin Shenoy出席英特爾數據中心創新峰會。

但人工智能還不是英特爾主導的業務。英特爾在市場評估中指出，人工智能在關鍵領域的市場份額為20%。2017年，英特爾Xeon處理器業務中只有10億美元與人工智能有關。

Moor Insights&Strategy的分析師Patrick Moorhead在接受采訪時表示：“英特爾肯定對發布這樣的人工智能數據感到相當自信。” “將來每個人都會問這個問題。除非你對未來充滿信心，否則你永遠不會那樣做。”

圖形芯片制造商Nvidia和許多創業公司等競爭對手也在追逐同一個市場。Linley集團的分析師Linley Gwennap在接受采訪時表示：在這方面，英特爾很可能在這個市場上處于劣勢，因為傳統的中央處理器不一定最適合人工智能處理。

但該公司現在正在將大量精力投入AI芯片。 Shenoy表示，今年晚些時候推出的最新Cascade Lake Xeon處理器在人工智能圖像識別任務方面的表現將是2017年上一代Silver Lake Xeon處理器的11倍。

上圖：英特爾的Navin Shenoy表示，Xeon AI 2017年的收入為10億美元。

“我們相信數據定義了我們行業的未來和英特爾的未來，”Shenoy說。 “世界上90%的數據是在過去兩年中創建的，只有1%的數據被分析并用于實際商業價值。”我們正處于數據的黃金時代。

人工智能軟件的成功在一定程度上是由摩爾定律的進步推動的。自2010年以來，計算成本下降了56%，存儲成本下降了77%，性能從2006年到2017年增長了41倍。

但隨著英特爾進入自動駕駛汽車領域，未來將面臨巨大的挑戰。因為這些汽車創建地圖需要攝像機實時捕捉和傳輸數據。自動駕駛汽車每小時可生成4TB的數據，這些數據必須被發送到云端，在數據中心進行分析，然后用于生成實時地圖，然后將其發送回汽車。英特爾估計，在相對較短的時間內，它將利用路上200萬輛汽車的數據來大規模地眾包地圖數據。

Shenoy表示，這意味著從車載芯片到邊緣設備，再到端到端平臺的云計算，AI將不得不注入所有內容。到2022年，英特爾在人工智能市場的總可用市場價值為2000億美元，高于去年估計的1600億美元。