英特爾50周歲，一文看盡晶片50年發展史 英特爾AI晶片戰略曝光！

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7月18日，英特爾迎來了它50周歲的生日。

這位CPU巨頭50年來曾帶來PC市場的輝煌，如同PC時代的催化劑，只要有計算的地方就有他的身影；他也曾一度有著晶片領域壟斷的地位；而他也被公認錯過了移動市場，為此付出巨大代價……如今，在AI時代浪潮下，英特爾能否握緊第一張船票，航行在AI陣列的前端呢？

很難想像：如果這個世界上沒有了英特爾，那會變成什麼樣？

再直觀一點，想像一下沒有CPU的世界將是什麼樣？

如果沒有CPU，可以說幾乎一切都無法正常運轉了。

所以，除非沒有人用半導體，除非我們不用電腦和手機了，否則Intel不會消失。

這家全球最大的CPU製造商，一路走來，給世界帶來很多驚喜，特別是PC時代。

如今，它迎來了50歲生日。

50歲英特爾面臨的挑戰

就在英特爾成立50周年之際，其CEO科再奇卻在6月21日因職場緋聞閃電辭職，這讓英特爾陷入輿論漩渦，大家紛紛猜測科再奇的卸任背後是否另有隱情。

有分析師認為他的離職的其他原因，可能是因為10nm晶片難產問題，導致英特爾在晶片製造工藝上首次落後於競爭對手AMD和台積電。

加之PC業務縮水，英特爾2018年第一季度財報中PC中心的CCG(客戶端計算事業部)收入增長率僅為3%。

於是有人猜測科再奇是迫於壓力辭職。

英特爾2018 Q1財報，CCG增長率並不樂觀

目前英特爾CEO由鮑勃·斯旺臨時擔任，他於2016年加入英特爾並擔任財務長，他是財務人員而不是工程師。

所以，如果想要在CEO的崗位上做好，那麼他必須建立起能把控技術的高管智囊團，並解決英特爾10納米晶片製造工藝的問題。

誰將會是下一任CEO成為大家關心的話題，業界猜測候選人除了目前臨時擔任CEO的鮑勃·斯旺之外，還可能有以下幾個人選：

內部人選：

納文·謝諾伊（Navin Shenoy）：於1995年加入英特爾，目前負責英特爾最重要的數據中心集團。

作為在英特爾內部成長起來的高管，他是英特爾CEO的傳統選擇。

他曾擔任英特爾前CEO歐德寧（Paul Otellini）的技術助理。

在內部，他被認為具備英特爾所需的產品願景。

文卡塔·倫杜琴塔拉（Venkata Renduchintala）：於2016年從高通轉投英特爾，目前負責英特爾的客戶端設備產品和最熱門的物聯網產品。

他擁有很強的技術背景，同時管理風格也曾引起關注。

2016年有媒體報導稱，消息人士稱倫杜琴塔拉「不害怕說出自己的觀點」，而他的領導風格是「指揮和控制」。

拉賈·克杜里（Raja Koduri）於2017年從AMD離職加入英特爾。

他在加入時組建了新團隊：英特爾核心和視覺計算集團，負責圖形和其他可視化技術。

吉姆·凱勒（Jim Keller）是剛加入英特爾的高管。

他於今年4月從特斯拉的自動駕駛團隊離職。

在此之前，他的職業生涯主要供職於AMD和其他半導體公司。

他的機會不大，但如果英特爾希望為CEO職位帶來新鮮血液，同時繼續保持從內部提拔的傳統，凱勒或許是合適人選。

他目前負責英特爾的晶片工程。

外部人選：

里克·卡西迪（Rick Cassidy）：台積電北美CEO。

台積電的半導體製造工藝正在給英特爾帶來衝擊。

英特爾正嘗試將10納米工藝投入使用，同時設計7納米工藝。

與此同時，台積電的10納米工藝早已開始使用，而今年早些時候也開始了7納米工藝的量產。

目前，台積電正在研發5納米工藝。

5納米工藝被認為是「摩爾定律的終點」。

從台積電挖人能滿足英特爾的需求。

桑傑·賈（Sanjay Jha）：近期從英特爾晶片製造業務競爭對手Global Foundries離職。

他在該公司擔任CEO長達4年，於今年3月離職。

他此前也是高通營運長。

目前尚不清楚桑傑·賈為何從Global Foundries離職，例如是他的業績未達預期，還是主動辭職。

有媒體報導稱，Global Foundries一直以來對CEO不太友好，在不到10年時間裡已經換了4位CEO。

AMD CEO蘇姿豐（Lisa Su）：英特爾夢寐以求的CEO人選，不過看起來跳槽的可能性很小。

雷妮·詹姆斯（Renee James）：她曾被視為科再奇的唯一繼承人。

不過，她不太可能回到英特爾。

詹姆斯在英特爾工作了28年，於2015年離職。

今年早些時候，她擔任自己的晶片公司Ampere的CEO。

她也表示很高興能自己創業。

痛失移動市場，蘋果前高管評英特爾之毒性文化

蘋果前高管Jean-LouisGassée在medium發文《英特爾之毒性文化》。

他在文中從心理學角度分析了英特爾因其文化導致其一再錯過移動市場的失誤。

Jean-LouisGassée

他表示科再奇因緋聞離職的消息讓他感到震驚，並對科再奇任職期間英特爾的表現做了總結：過去12個月英特爾股價上漲超過50％（即使在CEO離職後），而納斯達克指數上漲25％。

華爾街似乎對英特爾的未來比蘋果更為樂觀：Intel的P / E（價格/收益比率，市場預期的指標）是22，而蘋果的則是18。

儘管財務狀況良好，但是英特爾還是被認為錯過了移動革命，因此損失巨大。

他分析道，英特爾曾經拒絕為第一款iPhone提供處理器的機會，當時CEO Otellini說他沒「看到」這個機會的潛力。

如果說拒絕iPhone是因為當時確實並不能確定它是否會大賣，但是之後又接連錯過iPad諾基亞、黑莓等就說不過去了吧。

所以，當iPhone在2007年爆發時，英特爾堅守自己的立場來捍衛自己的位置：公司將以眾所周知的製造優勢獲勝。

x86體系結構固有的缺點——功耗、不必要的複雜性、沒有SoC集成，都將被克服，而英特爾將會在移動包領域占據領先地位。

此後，英特爾下意識推動他們的x86優勢：通過Windows壟斷獲利。

作為x86製造商，英特爾允許因為高利潤而被顛覆。

Jean-LouisGassée從心理學上解釋英特爾的種種問題（當然只是一部分，英特爾的問題還有更多），上文中的「以製造優勢獲勝」不過是換了種說法，X86製造者為了守住高利潤而任由自己被顛覆。

這是真的。

但作者認為情感和文化上的東西也是至關重要的。

在其他行業，我們也能見到錯誤的認知導致行動僵化。

在技術圈裡，微軟OS授權收費文化起初沒把安卓的「免費開放」看在眼裡，等到醒悟時為時已晚。

讓我們假設一下，與其在2007年揶揄iPhone價格太貴，微軟要是搶在安卓之前，早一周發布免費的Windows Mobile OS，情況將會如何？

直到2013年5月17日，Otellini宣布卸任時，表示「後悔」自己當年拒絕蘋果這筆交易的造成的過錯。

錯過移動市場多年，英特爾也已經放棄移動時代，而將目光聚焦在了數據中心業務和5G時代。

萬物聯網的5G時代數據量劇增，需要強大的計算能力和處理能力，這無疑是英特爾所擅長的。

此外，英特爾也正在全面進軍人工智慧領域，其人工智慧事業部副總裁兼人工智慧架構總經理Gadi Singer今年曾透露英特爾將聚焦硬體、軟體和生態系統，對AI展開全方位布局。

據他介紹，目前英特爾已經打造了一套完整的全棧式AI解決方案，包括至強處理器、Nervana神經網絡處理器等硬體，FPGA、網絡和存儲技術等技術，MKL和DAAL等用於深度學習和機器學習的數學函數庫，以及支持和優化Caffe、Neon等深度學習框架等。

可見，錯過移動市場，又遭遇PC增長困境的英特爾，這次要牢牢抓住人工智慧的機遇了。

CPU巨頭轉型之際，再次回顧過去

在英特爾50歲生日之際，讓我們梳理一下這個CPU巨頭這50年走過的歷程：

Intel處理器進化史（圖片來源：電科防務研究）

1968年，戈登·摩爾和羅伯特·諾伊斯在矽谷創辦了英特爾公司。

1969年，憑藉首批106名員工，英特爾公司在加利福尼亞州山景城的米德菲爾德路365號開始運營。

1971年，英特爾開發出第一個商用處理器Intel 4004，片內集成了2250個電晶體，電晶體之間的距離是10微米，能夠處理4bit的數據，每秒運算6萬次，頻率為108KHZ，前端總線為0.74MHz （4bit）。

微處理器所帶來的計算機和網際網路革命，改變了整個世界。

Intel第一個CPU,已有40多年歷史

1978年，英特爾生產出了著名的16位8086處理器，是所有IBM PC處理器的祖宗。

Intel 8086處理器

1981年，IBM生產的第一台電腦使用英特爾的8086晶片，因此，英特爾一舉成名。

IBM第一台個人電腦5150，使用英特爾8086晶片

1982年，英特爾推出和8086完全兼容的第二代PC處理器80286，用在IBM PC/AT上。

1985年，康柏製造出世界上第一台IBM PC兼容機，兼容機廠商們像雨後春筍一樣湧現出來，但是為了和IBM PC兼容，處理器都是使用英特爾公司的。

1985年，英特爾繼摩托羅拉之後，第二個研製出32位的微處理器80386。

英特爾靠80386完成了對IBM PC兼容機市場的一統江湖的地位。

同年，英特爾進入中國。

80386是80x86系列中的第一種32位微處理器

1987年，安迪格魯夫正式擔任CEO，英特爾開始了快速發展的10年，並且成為全球最大的半導體公司。

1989年，英特爾推出了從80386到奔騰處理器的過渡產品80486，其實就是80386加一個浮點處理器80387緩存。

依靠80486，英特爾一舉超過所有日本半導體公司，坐上了半導體行業的頭把交椅。

20世紀80年代，英特爾果斷停掉傳統的內存業務，從此專心做處理器。

1993年，英特爾推出奔騰處理器Pentium，從此英特爾不再以數字命名處理器了。

但是工業界和學術界，仍然習慣稱呼英特爾處理器為X86系列（比如Pentium就被稱為586）。

英特爾奔騰處理器採用了0.60微米工藝技術製造，核心由320萬個電晶體組成。

支持計算機更輕鬆的集成「現實世界」數據，如語音、聲音、手寫體和圖片等。

Pentium是x86系列一大革新。

其中電晶體數大幅提高、增強了浮點運算功能、並把十年未變的工作電壓降至3.3V。

奔騰處理器的誕生，讓英特爾公司甩掉了只會做低性能處理器的帽子，其運行速度達到工作站處理器的水平。

隨後十年里，英特爾推出了很多代的奔騰處理器。

1999年的時候英特爾公司市值最高突破了5000億美元，最高峰為5090億美元。

2000年，英特爾的手機處理器XScale問世。

2001年，英特爾的64位伺服器處理器Itanium問世，英特爾在伺服器市場徹底超越RISC處理器的代表太陽公司。

2005年，蘋果開始使用英特爾處理器，摩托羅拉徹底退出個人電腦處理器市場。

2006年，英特爾和AMD主要產品都採用65納米的半導體技術，但是英特爾在最新45納米技術上明顯領先於AMD，並且已經開始研發集成度更高的32納米的晶片。

從那時起直到今天，英特爾對AMD一直保持絕對優勢。

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2006年，雙核處理器問世。

2008年11月17日，英特爾發布四核core i7處理器。

2009年，四核處理器問世。

英特爾繼續在伺服器處理器市場占優勢。

2012年，英特爾宣布重返移動終端市場，但是效果不佳。

2014年2月19日，英特爾推出處理器至強E7 v2系列採用了多達15個處理器核心，成為英特爾核心數最多的處理器。

2014年3月5日，Intel收購智能手錶Basis Health Tracker Watch的製造商Basis Science，這一收購交易顯然是英特爾進軍可穿戴設備市場努力的一部分。

英特爾把Basis品牌整合進其NDG(新設備集團)，目標是大踏步進軍新興的可穿戴設備市場，同時打壓高通。

2015年1月8日，英特爾發布世界上最小Windows電腦Compute Stick，大小僅如一枚U盤，可連接任何電視機或顯示器以組成一台完整PC。

2015年6月，英特爾收購了頭顯設備廠商Recon。

2015年12月斥資167億美元收購了Altera公司，這是英特爾有史以來金額最大的一次收購，意味著英特爾要考慮CPU之外的新技術應用，在PC市場不斷萎縮且移動市場遲遲難以打開的背景下，英特爾希望實現CPU和FPGA硬體規格深層次結合，布局物聯網市場。

2016年11月30日，據國外媒體報導，英特爾正在組建一個專門的事業部來從事自動駕駛解決方案的研發，它的名字就叫做Automated Driving Group（自動駕駛事業部，簡稱ADG）。

2017年3月，英特爾收購Mobileye， 「算法+晶片"整合成AI制勝關鍵。

2017年6月7日，2017年《財富》美國500強排行榜發布，英特爾公司排名第47位。

2018年4月，英特爾宣布2019年大規模交付10nm晶片。

2018年7月13日，英特爾宣布收購晶片製造商eASIC，加速FPGA，降低對CPU的依賴。

英特爾的AI晶片戰略曝光！英偉達發動攻擊，戰鬥已經打響

據外媒報導，打造最好的人工智慧晶片的戰鬥已經打響。

作為CPU（中央處理器）和Xeon微處理器製造商，英特爾開始接受這個挑戰。

作為GPU（圖形處理器）製造商，英偉達也發起了進攻。

這兩家公司都在研發AI處理器。

英偉達的GPU已在深度學習神經網絡解決方案市場攫取了很大一塊市場份額，例如圖像識別——這是人工智慧在過去五年中最大的突破之一。

但是，英特爾試圖通過收購Nervana、Mobileye和Movidius等公司來打造自己的AI處理器。

在2016年，當英特爾斥資3.5億美元收購Nervana公司的時候，它也聘用了Nervana公司CEO 那維恩-勞（Naveen Rao）。

勞是計算機架構師和神經學家，現在擔任英特爾人工智慧產品部門副總裁和總經理。

近日在一次活動中，勞宣稱，由於應用AI技術，英特爾Xeon CPU在2017年創造了10億美元營收。

他認為，到2022年，AI晶片市場將會達到80億到100億美元的規模。

為了達到這個目標，英特爾可能會從零開始設計AI晶片架構，從而搶在英偉達和其他初創公司的前面。

近日在加州聖塔克拉拉舉行的英特爾數據中心創新峰會上，勞接受了採訪。

下面是整理後的採訪內容。

問：這裡有一些非常有意思的數字。

Xeon創造了10億美元營收。

而在過去20年中英特爾銷售了超過2.2億台Xeon處理器，創造了1300億美元的收入。

這是一個很好的開始。

勞：在創業圈，這是一個很大的數字。

你突然就變成了一個估值200億美元的公司。

這個市場才剛剛啟動。

AI晶片市場真的才剛開始。

現在，我們將要進入第二輪競爭了。

我們還有很長的路要走。

問：你的戰略似乎是AI晶片架構需要重新設計，而不同於CPU或GPU。

勞：從某種程度上來說確實如此。

問：在多大程度上是如此呢？

勞：我給你舉一個我們競爭對手的例子。

他們就是這樣做的。

他們將自己的GPU拿來，添加了一個張量核——這是完全屬於AI的東西。

他們的生態系統是GPU，然後他們在上面添加了另外的東西。

我們做的正好相反。

我們的生態系統就是整個電腦，就是CPU。

我們會在這種處理器上整合各種AI功能。

他們那樣做有利於他們的戰略，但卻沒有發揮GPU的潛力。

不管怎樣，我們正在推動CPU不斷進化。

它現在可以支持多種不同的應用程式。

但是我們必須小心行事。

我們必須確保我們能夠在處理當今所有重要工作任務方面保持領導地位，然後再添加對於未來的工作至關重要的新功能。

問：英偉達會反過來說「你們只是添加了一些東西改善圖像識別功能」嗎？你覺得我們現在還處於在現有東西上添加新東西的階段嗎？在這個階段之後怎麼辦？

勞：接下來我們要搞清楚如何更有效地為AI工作任務傳輸數據，如何實現性能的最優化。

你可以在今天的GPU中看到這一點。

它的利用率是極低的，因為他們並沒有進行通盤考慮。

再說一次，他們那樣做有利於他們的戰略，因為這充分利用了他們的平台。

這樣做是對的。

同樣，考慮到Xeon在數據中心中的地位，我們很自然地會在其中整合一些功能。

它處理的工作會隨著時間的推移而發生變化。

五年前，這個市場還不存在。

現在，它已能夠創造10億美元的營收。

相對於2000億美元規模的數據中心市場來說，這個數字是很小的。

但是，這個細分市場將會快速擴張。

問：現在有了Nervana公司，你們會重新開始設計AI晶片嗎？

勞：對。

問：相對於在CPU上添加東西，你們現在做的有哪些地方完全不同？

勞：例如你管理數據的方式，你通常不會有自動化管理的快速緩衝貯存區。

這是一個方面。

還有你會專注於某個數據類型。

你不必支持100種不同的工作任務。

你只支持對於AI最重要的工作任務。

你可以優化晶片中的互連標準，進而提高性能。

還有分配工作任務的能力。

你並不需要做很多不同的並行分布式計算。

你只需要做某幾種計算即可。

這可以提高你的技術的針對性，做好某些事情。

如果你從一開始就想把這個大海的水燒開，那麼你是永遠做不到的。

問：對於無人駕駛汽車，你們針對不同的任務有不同的解決方案。

無人駕駛汽車最大的挑戰就是它的實時性。

有時候，汽車必須立即明白某些東西。

勞：它必須能夠立即採取適當的行動。

問：這就是說你們英特爾有不同的團隊在研究不同的發展方向？

勞：是說研發不同的產品嗎？那當然了。

我們有不同的團隊在開發不同的產品。

這是你必須做的事情。

但是，我們對於所有的產品會有一個通盤的考慮。

問：你有多大把握我們能夠很快解決無人駕駛汽車的問題？我們多久才能夠看到五級自動駕駛水平的無人駕駛汽車上路？

勞：要達到五級自動駕駛水平是很難的。

它花費的時間可能比人們通常想像的都長。

我個人預計這可能要等到2028年左右。

這是我的個人預測，不代表英特爾。

我想，在未來幾年內，我們達到四級自動駕駛水平可能相對要容易很多。

當然，其中也有一些問題需要解決。

但是，要達到完全自動化駕駛水平則需要更長的時間。