事關生死存亡，英特爾必須在AI時代做出哪些蛻變？

在動輒融資上億美元的AI領域中，AI晶片市場尤為熱鬧興盛，其競爭也日漸加劇。

縱觀全球市場，不僅有寒武紀、地平線、雲天勵飛等獨角獸冒頭，各大科技巨頭也競相角逐：英偉達的處理器越來越專注於AI領域，谷歌、Facebook和亞馬遜也都在開發自家的AI晶片。

曾經錯失向移動設備轉變的CPU巨頭英特爾怎麼也不會放過人工智慧這波浪潮，它正敞懷擁抱專用AI晶片，通過收購創企，在AI晶片領域搭建起從雲到端的各種布局。

英特爾通過收購動作進入以下與AI相關的新市場：

2015 年6月，英特爾以 167 億美元收購了 Altera，其 FPGA 晶片能夠用來處理人工智慧應用；

2016年9月，英特爾收購了矽谷計算機視覺領域的初創公司 Movidius，該公司主要產品為低功耗視覺處理器；

2017年3月，英特爾斥資4億美元收購深度學習新創公司Nervana。

Nervana 擁有為深度學習而全面優化的軟體和硬體堆棧；

2017 年7月，英特爾以 153 億美元完成對 Mobileye 公司的收購，進入汽車市場。

Mobileye 擁有先進的自動駕駛輔助系統及晶片方案。

英特爾將自己重塑為一家「數據公司」

當下的人工智慧浪潮對英特爾來說至關重要。

英特爾曾錯失了向移動設備端轉變的時機，也在其他很多方面都陷入困境。

比如收購邁克菲McAfee 以進軍網絡安全領域，最終卻以賣掉McAfee不幸收尾。

當前，人工智慧技術正在改變數據中心上運行的應用。

儘管英特爾占領了超過90％的數據中心晶片市場，但其地位並非無可撼動。

要知道，在AI領域，英偉達才是龍頭企業，相比英特爾的晶片，它的 GPU 在運行深度學習應用時速度更快。

儘管英特爾在PC 時代穩居霸主之位，但在如今的人工智慧時代之下，技術的應用也發生了改變。

諸如Deep learning這樣廣受歡迎的的應用，相比PC時代，對硬體設施的專業化要求要更高些。

打造一個已經存在了很長時間的產品、追逐一個成熟的市場跟進入一個大多數事情尚未明確定義的新市場廝殺是完全不一樣的。

所以，英特爾需要重新慎重考慮自己的運作模式並進行創新。

英特爾近期將公司的重心放在品牌重塑上，將自己定位為一家「數據公司」。

這跟所有其他大型雲企業比如 谷歌、亞馬遜和微軟現在所做的一樣，那就是將人工智慧作為一種服務來運行的模式。

這意味著英特爾要在軟體上發力並加大投入。

要知道，軟體一直是英特爾的一個軟肋。

而Nervana 在軟體方面有明顯的優勢，其基於英偉達圖像處理器的深度學習應用在運行速度上比其他任何公司的都要快。

在Nervana被收購之前，它主要出售基於英偉達 GPU的軟體，推出AI開發者雲服務。

Nervana的CEO Naveen Rao

Nervana的CEO Naveen Rao是一名擁有布朗大學博士學位的神經科學家，Rao此前曾在高通研究部門工作，負責研究名為神經形態處理器的晶片，該晶片更接近於重構大腦的生物學特性。

他在接受The information採訪時表示，英特爾「必須轉變」。

英特爾「必須轉變」，但轉變不容易

一方面，英特爾內部在晶片的發展方向上出現很多分歧。

據Rao所說，早期的時候Nervana 還在開發一種加速深度學習模型的AI晶片，這些「加速」晶片受到了來自數據中心小組高管的阻力，他們不願意出售Nervana專用於伺服器的AI晶片。

原因在於這些晶片與英特爾傳統 CPU 晶片不同，原來的Xeons系列可為數據中心的巨型機器提供動力。

所幸的是，Rao最終贏得了這場戰爭，並晉升為新人工智慧產品部門的負責人。

在數據中心負責人 Diane Bryant 下台之後不久，英特爾就對加速晶片敞開了懷抱。

早期的衝突多少體現出英特爾在適應人工智慧技術方面所面臨的文化挑戰。

此外，並非所有事情都按照Nervana所計劃的進行。

Nervana 的人工智慧晶片——神經網絡處理器進展一直很緩慢。

在2016年收購Nervana後不久，英特爾表示將於2017年上半年推出其第一塊晶片。

但去年10月，英特爾表示，早期版本的晶片正在向早期合作夥伴發布，並且Facebook正在幫助英特爾開發該晶片。

此後，沒有對外公布進一步的細節。

據了解，英特爾本月晚些時候將召開第一次AI開發者大會，並將公布關於該晶片的新細節。

另一方面，英特爾的人工智慧業務過於分散混亂。

在2016年收購Nervana之前，英特爾的人工智慧業務分散在整個公司之中，幾乎每個業務部門都有自己的AI項目。

比如，近期關停的 New Devices 小組之前就曾推出一系列人工智慧項目。

在2015年收購的AI公司Saffron ，向銀行和工業巨頭之類銷售企業軟體。

Saffron 小組劃歸 New Technologies 團隊，不再屬於人工智慧團隊旗下。

New Devices 小組於2013年構建了語音助理軟體，已應用於奧克利智能眼鏡等可穿戴項目，為用戶提供個性化指導。

該項目於去年取消。

在前 AMD 圖像部門負責人 Raja Kudori 的帶領下，英特爾重啟構建高性能圖形處理器的項目，但這項工作是獨立於人工智慧小組進行的。

與此同時，英特爾AI團隊的成員尚未完全凝聚。

收購 Mobileye 之後，Rao 並未接手英特爾建立的新自動駕駛汽車小組，儘管人工智慧與自動駕駛息息相關。

並且，已經有一些Nervana的老員工投奔了融資超過1億美元的AI元器件公司Cerebras。

技術分析師 Ryan Shrout 表示，公司內部都會有這樣的競爭。

任何公司，不管大小，都難以同時把控這麼多部門。

最終，英特爾還是只能專注於面向人工智慧的晶片。

儘管如此，現在英特爾業務的組織架構已經比之前好了很多。

從全身心擁抱加速晶片開始，完成蛻變

Rao說道，「我認為英特爾整體戰略的重大轉變就是全身心接受加速晶片，這個轉變在近兩年發生。

」

他認為，通過採用範圍更廣的晶片設計，英特爾能夠更好地切入到與AI相關的各種市場。

「你不能只是簡單地構建一個架構去為所有的應用程式提供服務。

如果你嘗試在手機上運行數據中心架構的晶片的話，手機是無法運行的。

因為這是非常不同的架構。

」

顯而易見，英特爾內部正在進行著大量的人工智慧實驗。

雖然同時進行的晶片設計有很多種，但仍然顯得無重心。

最終結果無非是大部分設計失敗淘汰，少數設計獲得成功。

英特爾要做的不僅僅是晶片，還要為開發者開發AI應用程式提供軟體工具。

由Rao掌管的人工智慧小組正在開發名為nGraph的軟體，該軟體作成為開發基於所有英特爾晶片的AI應用程式的接口。

隨著英特爾越來越重視基於晶片之上開發的軟體，Rao表示，英特爾正在探索除了銷售硬體之外的新商業模式。

Rao強調，這並不是說英特爾需要對商業模式做出什麼重大的改變。

能增加收入的業務，我們都會去嘗試。

硬體設備是英特爾營收的基本來源，現在英特爾也將在軟體方面投入大量資金。

英特爾可能會做收入分成，也可能與垂直產業進行合作比如 Mobileye 在汽車領域所做的事情。

人工智慧作為高性能計算的未來，如果不能成為這個領域的重頭兵，英特爾將無法承擔這樣的損失。

英特爾可以選擇做的事情有很多，但英特爾需要思考的是如何專心投入到某個業務去。

來源丨The Information

作者丨Aaron Tilley

編譯丨Julie