在PC时代称霸的英特尔，如今想要在人工智能时代，撼动英伟达的。2月3日，英特尔CEO鲍勃·斯旺在电话会议上透露，公司去年在人工智能方面创收38亿美元。
相关营收激增，动作频繁，加之新推出的首款云端AI专用芯片，让人不禁猜测：英特尔的追赶之路或将提速。
有前途的追赶者
不断扩大的人工智能市场，为上游AI芯片厂商带来机遇。
广义上，用于人工智能训练和推理的芯片，都可以称为AI芯片，包括CPU、GPU、FPGA以及ASIC等。
相比传统的CPU，起初用于游戏和视频的GPU更适用于深度学习。人工智能时代，GPU被视作训练人工智能的主要方式，主流的硬件平台都在使用GPU进行加速。因此，GPU的者英伟达在获得新增长点的同时，也在这一领域站稳了脚跟。
在此之后，许多芯片厂商、AI初创企业，甚至云计算厂商这样的芯片大客户都开始自研AI芯片。在国内，也有华为海思、比特大陆这样的AI芯片厂商，成为国产替代的先锋。虽然入局者众，但真正能做出产品的企业并不多。
英特尔副总裁Naveen Rao指出，目前除了CPU、英伟达的GPU和谷歌的TPU(张量处理器)，没有其他的计算架构能够成为真正的产品，而且Google的TPU并不对外出售。
Naveen Rao还认为，AI芯片的技术壁垒高，初创企业很难活下来。即使幸存，也很难解决量产以及软件故障等问题。
而且，目前真正通用的AI芯片只有GPU。AI芯片的角逐场上，远没有看起来那么拥挤。
在CPU领域积累深厚，并拥有全世界强大的开发者社区之一，英特尔无疑是英伟达有前途的挑战者。
全面的战略
在人工智能领域创收38亿的英特尔，已经向产业界成功证明，自己已然具有一定地位。那么，英特尔如何布局以追赶英伟达？或者说有着怎样的人工智能战略？
显而易见的路径是不断收购外部团队。在英特尔近年的多起收购案中，有标志性的案例是收购Nervana，以及不久前收购以色列AI芯片商HabanaLabs。
早在2016年8月，为了进入深度学习训练芯片市场，英特尔以大约3.5亿美元收购了Nervana。Nervana的深度学习芯片有着10倍于GPU的速度，能帮助英特尔在深度学习特定应用的集成电路方面获取竞争优势。团队方面，Nervana创始人NaveenRao在进入英特尔后，开始全面领导英特尔AI业务。
三年后，英特尔公布了首款云端AI专用芯片Nervana神经网络处理器(NNP)系列产品，被视作对GPU的正面回应。
之后，同样在2019年，英特尔再次凭借一起收购引发关注——英特尔花费20亿美元收购以色列AI芯片制造商HabanaLabs。英特尔宣称，这次交易将强化英特尔的人工智能解决方案，进一步推动公司在AI芯片市场的份额。
有消息称，由于不满足此前的产品线，英特尔已决定终止其Nervana神经网络处理器的开发工作,转而将重点放在收购HabanaLabs后获得的人工智能芯片架构上。
英特尔表示：“这一路线图决策符合英特尔的AI战略，并符合我们承诺提供能够满足客户不断发展的功能和性能需求(从智能边缘到数据中心)的异构AI解决方案。”
除了果敢，英特尔的战略还以全面著称。英特尔将继续在各领域收编并发展先进的人工智能技术，将其组合成完整的、广泛适用的软硬件技术生态。
关于解决方案的思路，英特尔AI平台事业部副总裁辛周妍曾在接受财新采访时表示：AI计算不存在一个通用的解决方案，涉及预算、芯片和系统等多个要素。英特尔的策略是给客户选择的空间，来挑选适合具体需求的硬件。
据介绍，英特尔已拥有从CPU、GPU、FPGA到ASIC的AI芯片，全面的产品线也使英特尔具备了差异化优势。
值得一提的是，英特尔也在多年之后重启了对独立GPU的研发，产品预计在2020年或2021年上市，将进一步与英伟达对垒。
还有机会吗？
硬件技术可以依靠花钱买突破，但生态沉淀绝非一日之功。在英伟达主导GPU的阶段，英伟达无疑建立了自己的生态圈。
以下游的合作伙伴为例，微软Azure、亚马逊AWS、阿里巴巴、百度等云计算厂商均宣布使用了英伟达旗下的高性能AI，足见英伟达的先发优势。
除了重新自研GPU，英特尔还能如何发力？GPU的缺陷以及技术路线的迁移，或许能帮助英特尔找到突破口。
作为算力强大、通用性高的主流AI基础设施，GPU并非完美。首先，功耗高、价格昂贵是GPU较为显著的缺点。
业内人士指出，虽然在目前，GPU芯片是培训人工智能系统有效的方式，但技术巨头也在寻找其他类型的硬件以提高深度学习性能。也有人认为，GPU芯片与人工智能的搭配本就是巧合。
而在适用性方面，也有人指出，GPU芯片与理想的深度学习芯片有一定距离。
此外，市场洞察力，即能否把握适用且生命周期长的下游应用，也会成为接下来竞赛的重要指标。英特尔在去年下半年便在人工智能、自动驾驶和5G领域与百度牵手。
英特尔能否改写人工智能上游版图？这一问题有待时间检验，但AI市场的热度无疑为英特尔增加动力。每3.5个月，人工智能的计算量就需要增加一倍。由此可以推测，2018年到2023年间，AI芯片的市场规模增速高达49.88%。
去年，由于AI运算高性能产品需求在下半年大幅增加，英特尔时隔3年重返半导体厂商销售额。正如Naveen Rao所言：AI是英特尔“必须赢下的市场”。
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