从云、网络到边缘和PC，英特尔全线布局AI战场

在CES 2020发布会上，英特尔回顾过去，展示了人工智能技术在防灾备灾、娱乐、体育等多个领域的应用，很好的展现了英特尔已经将AI融入云、网络、边缘和PC。展望新的一年，即将推出的第三代至强可扩展处理器、最新酷睿移动处理器（代号：Tiger Lake）、Xe架构独立图形显卡DG1预览版，都预示着，英特尔的AI大时代即将到来。

2016年，转型重要的转折点

2012年开始兴起的深度学习热潮，引发了新一轮的AI热潮，将我们带入了大数据和AI时代。面对这次技术变革，英特尔显然不会错过。2015年，深度学习的热潮从学术圈蔓延至产业界，对于新技术和新市场最为敏感的AI初创公司相继成立，AI芯片的创业热潮也开始兴起。

2016年，英特尔前CEO科再奇（Brian Krzanich）提出，英特尔要从一家PC公司转型为驱动云计算和数以亿计的智能互联计算设备的公司。由此，英特尔拉开了以数据为中心转型的序幕。

数据被比作未来的石油，到2025年，全球数据量将剧增至163 ZB。但据可靠推测，这些数据中真正得到利用、处理并且采取相应行动的数据占比仅约1%。因此，更多地挖掘出数据的价值变得至关重要，这也是科技巨头们正在做的事情。

2018年，英特尔提出了包括制程&封装、架构、内存&存储、互连、安全、软件在内的六大技术支柱，这是英特尔面对智能互联世界能够拓展新方向的基石。

2019年，英特尔转型已过半，也迎来了新一任CEO Bob Swan（司睿博）。新任CEO仍然延续英特尔“数据为中心”的定位，并且大力拓展5G、人工智能、智能边缘等领域的能力。

司睿博说：“英特尔的雄心，是帮助客户最大限度地利用人工智能、5G和智能边缘等转折性技术变革，共同为生活添彩，塑造我们未来数十年的世界。正如我们今天所着重介绍的那样，英特尔推动智能融入计算技术的方方面面，以创造前所未有的积极影响。”

显然，2016年是英特尔拥抱AI和大数据时代的重要节点，2017明确的以数据为中心定位，以及2018年更加清晰的战略，都是为了引领AI、5G、智能边缘这些转折性技术的发展。

特别是，为了能够在AI这个智能互联赋能技术上领先，英特尔充分发挥了一家巨头公司的优势——并购。

超350亿美元补充AI芯实力

2015年到2019年四年间，英特尔在AI芯片领域连续达成了5笔重要收购交易，这也是英特尔引领转折性技术发展快速且有效地方法。

2015年，英特尔宣布以总价约为167亿美元的价格收购Altera。Altera是当时全球第二大FPGA公司，其产品主要用于电信和无线通信设备。

开启转型的2016年，英特尔就收购Nervana Systems。英特尔希望借助收购提升人工智能产品的开发能力，并增强英特尔至强(Intel Xeon)及至强融核(Intel Xeon Phi)处理器的深度学习性能。这笔交易的细节条款官方并未透露，但有内部人士表示交易金额至少为3.5亿美元。

收购Nervana Systems的一个月后，英特尔又收购了AI视觉芯片公司Movidius，该公司的低价、低功耗、高性能的视觉处理器芯片广泛应用于机器人、无人机、VR等产品中，但交易的金额同样没有披露。

2017年，英特尔又宣布以153 亿美元收购Mobileye，这家以色列的公司是全球领先的计算及视觉、机器学习、数据分析、本地化辅助系统和自动驾驶系统服务提供商。

时隔两年后，去年英特尔再次出手，以20亿美元收购Habana Labs，这家总部位于以色列的AI芯片初创公司的Goya云端AI推理处理器已实现商用，Gaudi云端AI训练处理器也正在为特定超大规模客户提供样品。

这5笔总金额超350亿美元的收购让英特尔获得了FPGA、ASIC这两类AI芯片，加上英特尔已有的CPU和GPU，英特尔成为了全球唯一一家拥有全类别AI芯片的公司，这种唯一性也正在转为英特尔AI竞争的独特优势。

收购Altera两年后，英特尔发布了Arria 10 GX 可编程加速，Arria FPGA是一款被广泛应用的产品。2018年4月，英特尔宣布旗下FPGA被正式应用于主流数据中心OEM厂商中。同年12月，英特尔全球最大的FPGA创新中心落户中国重庆，目标是推动中国以及全球FPGA生态的发展。2019年11月，英特尔发布全球最大容量FPGA——Stratix 10 GX 10M，搭载433亿个晶体管，拥有1020万个逻辑元件。

从技术到产品再到应用和整个FPGA生态，英特尔在FPGA领域的实力已经无法忽视。

与此同时，两笔未知金额的并购让英特尔在专用AI芯片领域从云端到终端的竞争力也开始展现。2018年8月，英特尔公布了两款新一代 AI 芯片——Nervana NNP-T 和 Nervana NNP-I。NNP-T主要用于深度学习训练，NNP-I用于大型数据中心的推理芯片，根据英特尔给出的数据，NNP-I 1000对比英伟达T4有3.7倍的性能优势。2019年，英特尔宣布NNP-I已经交付给Facebook，NNP-T也已经在百度的产品中商用。

分享NNP-I和NNP-T已经商用好消息的同时，英特尔还发布了新一代Movidius VPU，代号是Keem Bay，主要面向边缘端AI市场。据悉，新一代VPU采用全新的高效能架构，与上一代VPU相比，其推理性能有10倍提升。

而收购Mobileye更是让英特尔一举成为了自动驾驶领域的重磅玩家，在被收购前已经是ADAS领域重要玩家的Mobileye，在2019年获得了约30个主机厂的高级辅助驾驶的设计订单，其中25%来自中国。CES 2020期间，Mobileye透露新一代产品EyeQ6将在2023年面世，一颗EyeQ6芯片就相当于现在的6颗EyeQ5芯片，届时一个EyeQ6芯片就可以实现所有的robotaxi的运行操作了，这让外界无比期待。

至于收购不久的Habana Labs，其云端AI芯片的落地进展就是其实力最好地说明。

还有需要强调的一点，英特尔本来就拥有非常强大的CPU和GPU。去年发布的第二代至强处理器，内置了机器学习加速（Intel DL Boost）功能，推理性能提升1.4倍，将嵌入式AI性能提升到新的水平。CES 2020上，英特尔又透露了第三代至强可扩展处理器训练性能提升将高达60%。

（编辑：ASP站长网）