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AI營收38億,英特爾打算如何改寫AI產業格局

AI營收38億,英特爾打算如何改寫AI產業格局

來源:未知 日期:2020-02-27 點擊:

在PC時代稱霸的英特爾,如今想要在人工智能時代,撼動英偉達的領導地位。2月3日,英特爾CEO鮑勃·斯旺在電話會議上透露,公司去年在人工智能方面創收38億美元。
 
相關營收激增,動作頻繁,加之最新推出的首款云端AI專用芯片,讓人不禁猜測:英特爾的追趕之路或將提速。
 
最有前途的追趕者
 
不斷擴大的人工智能市場,為上游AI芯片廠商帶來機遇。
 
廣義上,用于人工智能訓練和推理的芯片,都可以稱為AI芯片,包括CPU、GPU、FPGA以及ASIC等。
 
相比傳統的CPU,起初用于游戲和視頻的GPU更適用于深度學習。人工智能時代,GPU被視作訓練人工智能的主要方式,全球主流的硬件平臺都在使用GPU進行加速。因此,GPU的領軍者英偉達在獲得新增長點的同時,也在這一領域站穩了腳跟。
 
在此之后,許多芯片廠商、AI初創企業,甚至云計算廠商這樣的芯片大客戶都開始自研AI芯片。在國內,也有華為海思、比特大陸這樣的AI芯片廠商,成為國產替代的先鋒。雖然入局者眾,但真正能做出產品的企業并不多。
 
英特爾副總裁Naveen Rao指出,目前除了CPU、英偉達的GPU和谷歌的TPU(張量處理器),沒有其他的計算架構能夠成為真正的產品,而且Google的TPU并不對外出售。
 
Naveen Rao還認為,AI芯片的技術壁壘高,初創企業很難活下來。即使幸存,也很難解決量產以及軟件故障等問題。
 
而且,目前真正通用的AI芯片只有GPU。AI芯片的角逐場上,遠沒有看起來那么擁擠。
 
在CPU領域積累深厚,并擁有全世界最強大的開發者社區之一,英特爾無疑是英偉達最有前途的挑戰者。
 
全面的戰略
 
在人工智能領域創收38億的英特爾,已經向產業界成功證明,自己已然具有一定地位。那么,英特爾如何布局以追趕英偉達?或者說有著怎樣的人工智能戰略?
 
最顯而易見的路徑是不斷收購外部團隊。在英特爾近年的多起收購案中,最有標志性的案例是收購Nervana,以及不久前收購以色列AI芯片商HabanaLabs。
 
早在2016年8月,為了進入深度學習訓練芯片市場,英特爾以大約3.5億美元收購了Nervana。Nervana的深度學習芯片有著10倍于GPU的速度,能幫助英特爾在深度學習特定應用的集成電路方面獲取競爭優勢。團隊方面,Nervana創始人NaveenRao在進入英特爾后,開始全面領導英特爾AI業務。
 
三年后,英特爾公布了首款云端AI專用芯片Nervana神經網絡處理器(NNP)系列產品,被視作對GPU的正面回應。
 
之后,同樣在2019年,英特爾再次憑借一起收購引發關注——英特爾花費20億美元收購以色列AI芯片制造商HabanaLabs。英特爾宣稱,這次交易將強化英特爾的人工智能解決方案,進一步推動公司在AI芯片市場的份額。
 
有消息稱,由于不滿足此前的產品線,英特爾已決定終止其Nervana神經網絡處理器的開發工作,轉而將重點放在收購HabanaLabs后獲得的人工智能芯片架構上。
 
英特爾表示:“這一路線圖決策符合英特爾的AI戰略,并符合我們承諾提供能夠滿足客戶不斷發展的功能和性能需求(從智能邊緣到數據中心)的異構AI解決方案。”
 
除了果敢,英特爾的戰略還以全面著稱。英特爾將繼續在各領域收編并發展先進的人工智能技術,將其組合成完整的、廣泛適用的軟硬件技術生態。
 
關于解決方案的思路,英特爾AI平臺事業部副總裁辛周妍曾在接受財新采訪時表示:AI計算不存在一個通用的解決方案,涉及預算、芯片和系統等多個要素。英特爾的策略是給客戶選擇的空間,來挑選適合具體需求的硬件。
 
據介紹,英特爾已擁有從CPU、GPU、FPGA到ASIC的AI芯片,全面的產品線也使英特爾具備了差異化優勢。
 
值得一提的是,英特爾也在多年之后重啟了對獨立GPU的研發,產品預計在2020年或2021年上市,將進一步與英偉達對壘。
 
英特爾還有機會嗎?
 
硬件技術可以依靠花錢買突破,但生態沉淀絕非一日之功。在英偉達主導GPU的階段,英偉達無疑建立了自己的生態圈。
 
以下游的合作伙伴為例,微軟Azure、亞馬遜AWS、阿里巴巴、百度等云計算廠商均宣布使用了英偉達旗下的高性能AI,足見英偉達的先發優勢。
 
除了重新自研GPU,英特爾還能如何發力?GPU的缺陷以及技術路線的遷移,或許能幫助英特爾找到突破口。
 
作為算力強大、通用性高的主流AI基礎設施,GPU并非完美。首先,功耗高、價格昂貴是GPU較為顯著的缺點。
 
業內人士指出,雖然在目前,GPU芯片是培訓人工智能系統最有效的方式,但技術巨頭也在尋找其他類型的硬件以提高深度學習性能。也有人認為,GPU芯片與人工智能的搭配本就是巧合。
 
而在適用性方面,也有人指出,GPU芯片與理想的深度學習芯片有一定距離。
 
此外,市場洞察力,即能否把握最適用且生命周期長的下游應用,也會成為接下來競賽的重要指標。英特爾在去年下半年便在人工智能、自動駕駛和5G領域與百度牽手。
 
英特爾能否改寫人工智能上游版圖?這一問題有待時間檢驗,但AI市場的熱度無疑為英特爾增加動力。每3.5個月,人工智能的計算量就需要增加一倍。由此可以推測,2018年到2023年間,AI芯片的市場規模增速高達49.88%。
 
去年,由于AI運算高性能產品需求在下半年大幅增加,英特爾時隔3年重返半導體廠商銷售額榜首。正如Naveen Rao所言:AI是英特爾“必須贏下的市場”。

 

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AI營收38億,英特爾打算如何改寫AI產業格局

2020-02-27 來源:未知 點擊:

在PC時代稱霸的英特爾,如今想要在人工智能時代,撼動英偉達的領導地位。2月3日,英特爾CEO鮑勃·斯旺在電話會議上透露,公司去年在人工智能方面創收38億美元。
 
相關營收激增,動作頻繁,加之最新推出的首款云端AI專用芯片,讓人不禁猜測:英特爾的追趕之路或將提速。
 
最有前途的追趕者
 
不斷擴大的人工智能市場,為上游AI芯片廠商帶來機遇。
 
廣義上,用于人工智能訓練和推理的芯片,都可以稱為AI芯片,包括CPU、GPU、FPGA以及ASIC等。
 
相比傳統的CPU,起初用于游戲和視頻的GPU更適用于深度學習。人工智能時代,GPU被視作訓練人工智能的主要方式,全球主流的硬件平臺都在使用GPU進行加速。因此,GPU的領軍者英偉達在獲得新增長點的同時,也在這一領域站穩了腳跟。
 
在此之后,許多芯片廠商、AI初創企業,甚至云計算廠商這樣的芯片大客戶都開始自研AI芯片。在國內,也有華為海思、比特大陸這樣的AI芯片廠商,成為國產替代的先鋒。雖然入局者眾,但真正能做出產品的企業并不多。
 
英特爾副總裁Naveen Rao指出,目前除了CPU、英偉達的GPU和谷歌的TPU(張量處理器),沒有其他的計算架構能夠成為真正的產品,而且Google的TPU并不對外出售。
 
Naveen Rao還認為,AI芯片的技術壁壘高,初創企業很難活下來。即使幸存,也很難解決量產以及軟件故障等問題。
 
而且,目前真正通用的AI芯片只有GPU。AI芯片的角逐場上,遠沒有看起來那么擁擠。
 
在CPU領域積累深厚,并擁有全世界最強大的開發者社區之一,英特爾無疑是英偉達最有前途的挑戰者。
 
全面的戰略
 
在人工智能領域創收38億的英特爾,已經向產業界成功證明,自己已然具有一定地位。那么,英特爾如何布局以追趕英偉達?或者說有著怎樣的人工智能戰略?
 
最顯而易見的路徑是不斷收購外部團隊。在英特爾近年的多起收購案中,最有標志性的案例是收購Nervana,以及不久前收購以色列AI芯片商HabanaLabs。
 
早在2016年8月,為了進入深度學習訓練芯片市場,英特爾以大約3.5億美元收購了Nervana。Nervana的深度學習芯片有著10倍于GPU的速度,能幫助英特爾在深度學習特定應用的集成電路方面獲取競爭優勢。團隊方面,Nervana創始人NaveenRao在進入英特爾后,開始全面領導英特爾AI業務。
 
三年后,英特爾公布了首款云端AI專用芯片Nervana神經網絡處理器(NNP)系列產品,被視作對GPU的正面回應。
 
之后,同樣在2019年,英特爾再次憑借一起收購引發關注——英特爾花費20億美元收購以色列AI芯片制造商HabanaLabs。英特爾宣稱,這次交易將強化英特爾的人工智能解決方案,進一步推動公司在AI芯片市場的份額。
 
有消息稱,由于不滿足此前的產品線,英特爾已決定終止其Nervana神經網絡處理器的開發工作,轉而將重點放在收購HabanaLabs后獲得的人工智能芯片架構上。
 
英特爾表示:“這一路線圖決策符合英特爾的AI戰略,并符合我們承諾提供能夠滿足客戶不斷發展的功能和性能需求(從智能邊緣到數據中心)的異構AI解決方案。”
 
除了果敢,英特爾的戰略還以全面著稱。英特爾將繼續在各領域收編并發展先進的人工智能技術,將其組合成完整的、廣泛適用的軟硬件技術生態。
 
關于解決方案的思路,英特爾AI平臺事業部副總裁辛周妍曾在接受財新采訪時表示:AI計算不存在一個通用的解決方案,涉及預算、芯片和系統等多個要素。英特爾的策略是給客戶選擇的空間,來挑選適合具體需求的硬件。
 
據介紹,英特爾已擁有從CPU、GPU、FPGA到ASIC的AI芯片,全面的產品線也使英特爾具備了差異化優勢。
 
值得一提的是,英特爾也在多年之后重啟了對獨立GPU的研發,產品預計在2020年或2021年上市,將進一步與英偉達對壘。
 
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以下游的合作伙伴為例,微軟Azure、亞馬遜AWS、阿里巴巴、百度等云計算廠商均宣布使用了英偉達旗下的高性能AI,足見英偉達的先發優勢。
 
除了重新自研GPU,英特爾還能如何發力?GPU的缺陷以及技術路線的遷移,或許能幫助英特爾找到突破口。
 
作為算力強大、通用性高的主流AI基礎設施,GPU并非完美。首先,功耗高、價格昂貴是GPU較為顯著的缺點。
 
業內人士指出,雖然在目前,GPU芯片是培訓人工智能系統最有效的方式,但技術巨頭也在尋找其他類型的硬件以提高深度學習性能。也有人認為,GPU芯片與人工智能的搭配本就是巧合。
 
而在適用性方面,也有人指出,GPU芯片與理想的深度學習芯片有一定距離。
 
此外,市場洞察力,即能否把握最適用且生命周期長的下游應用,也會成為接下來競賽的重要指標。英特爾在去年下半年便在人工智能、自動駕駛和5G領域與百度牽手。
 
英特爾能否改寫人工智能上游版圖?這一問題有待時間檢驗,但AI市場的熱度無疑為英特爾增加動力。每3.5個月,人工智能的計算量就需要增加一倍。由此可以推測,2018年到2023年間,AI芯片的市場規模增速高達49.88%。
 
去年,由于AI運算高性能產品需求在下半年大幅增加,英特爾時隔3年重返半導體廠商銷售額榜首。正如Naveen Rao所言:AI是英特爾“必須贏下的市場”。

 
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