PC芯片巨頭英特爾要在人工智能上搞一番“大動作”。本周在北京召開的英特爾AIDay上，英特爾首次在國內(nèi)對外公布了其人工智能的整體戰(zhàn)略和路線圖。

　　在錯失智能手機市場后，英特爾非常希望能在人工智能上扳回一局。在過去一段時間，英特爾進行了瘋狂的收購，而在此次的英特爾AIDay上，我們也終于看見了這些被收購公司產(chǎn)品和技術的最終歸屬。但問題是這個市場還留給英特爾多少機會？

　　人工智能新架構(gòu)Nervana

　　對于人工智能的規(guī)劃，英特爾的想法和其他科技巨頭都不太一樣。整套戰(zhàn)略“包羅萬象”，即包含了人工智能所必需的硬件、軟件，同時還包括意在引導人工智能“向善”的業(yè)界聯(lián)盟和在教育界做出的努力。

　　英特爾整套戰(zhàn)略中基礎的硬件部分以Nervana平臺為核心。今年中旬，英特爾以4億美元的價格收購了人工智能芯片初創(chuàng)公司Nervana，彌補了自己在AI芯片的劣勢。在此次英特爾的AIDay上，英特爾數(shù)據(jù)中心解決方案部門總經(jīng)理JasonWaxman宣布將把Nervana作為代表英特爾人工智能品牌名稱，并宣布Nervana平臺開源。

　　英特爾組成的這個Nervana產(chǎn)品組合實力雄厚，其中包涵了英特爾通用的解決方案和處理器至強Xeon的最新版本Skylake，性能將提高18倍。最新版本的至強融核處理器KnightsMill的深度學習性能是上一代的四倍，并可以將培訓時間減少31倍。同時這套產(chǎn)品中還包含從收購Altera獲得的FPGA技術的產(chǎn)品。

　　但最引入注目的可能還要屬Nervana平臺的下一代獨立處理器LakeCrest。英特爾表示這款產(chǎn)品將在2017上半年上市，并稱到2020年，LakeCrest的深度學習的性能將是目前市面上GPU芯片的100倍。

　　除了硬件之外，英特爾在整套人工智能產(chǎn)品組合中也加入了能優(yōu)化硬件的軟件產(chǎn)品，如在所有英特爾硬件架構(gòu)中都可以使用到的數(shù)學函數(shù)庫（MKL）以及數(shù)個深度學習框架，來自Nervana的Neon、和谷歌合作的TensorFlow以及Theano、Caffe、Torch，同時還發(fā)布了深度學習SDK。這些SDK適用于數(shù)據(jù)中心的科學家，同時也可以給應用開發(fā)者在終端使用。

　　英特爾AI產(chǎn)品組合

　　僅有產(chǎn)品對英特爾來說并不夠。英特爾成立了一個人工智能咨詢委員會，成員均為AI領域的專家，包括來自加州伯克利大學理論神經(jīng)系統(tǒng)BrunoOlshausen教授以及來研究神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)的JanRabaey教授，來自斯坦福大學致力于研究超級計算機的RonDror教授。

　　英特爾還成立了Nervana人工智能學院，擁有研究人工智能的英特爾開發(fā)人員專區(qū)和面向大學生的英特人校園開發(fā)人員計劃，致力于為下一代提供研究人工智能的資源。

　　同時，英特爾還與包括谷歌等業(yè)界領先的公司組成了人工智能聯(lián)盟，幫助企業(yè)IT部門根據(jù)業(yè)務需求構(gòu)建開放、靈活、安全的多種云基礎設施。

　　英特爾的機會

　　人工智能正在重新定義科技。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的進一步發(fā)展，數(shù)據(jù)正在呈現(xiàn)井噴式增長，人工智能、深度學習快速處理數(shù)據(jù)的能力正在成為全社會的需求。一直就以擅長處理數(shù)據(jù)，并且以數(shù)據(jù)中心為重要營收來源的英特爾對這一趨勢不可能“坐視不理”。

　　但和另外一家芯片巨頭英偉達相比，英特爾在人工智能領域的布局不算早。福布斯最新的一篇專欄文章就將英偉達比喻為“新的英特爾”，來表示英偉達在人工智能時代獲得的成功。這樣的說法也并不夸張，全球3000家人工智能公司都在通過英偉達的平臺開發(fā)自己的業(yè)務，英偉達的GPU芯片占據(jù)了整個市場份額的70%，而已經(jīng)嘗到甜頭的英偉達未來還會繼續(xù)發(fā)力人工智能。

　　其他科技巨頭也沒有松懈。谷歌在今年的開發(fā)者大會上宣布了為谷歌人工智能開源平臺TensorFlow定制的處理器TPU。以數(shù)據(jù)能力搜索引以為豪的微軟也來開發(fā)了為自己數(shù)據(jù)中心定制的芯片。在人工智能領域起步最早的IBM在今年也推出了名為TrueNorth的仿人腦芯片。

　　但是這一切也并不意味英特爾沒有自己的機會。原Nervana創(chuàng)始人兼CEONaveenRao在采訪時表示，相比其它公司的定制版本，Naveren的處理器有很強的兼容性，能夠加速多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡，“我們有能力將神經(jīng)網(wǎng)絡濃縮到很少數(shù)量的基本單元，而這些神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元中，只有一小部分是重要的。”

　　目前，GPU芯片是訓練人工智能系統(tǒng)的最有效方式，但是科技巨頭們也在尋找其它各類硬件來對深度學習性能進行提升。但也有業(yè)內(nèi)人士表示，起初為更快處理圖形設計的GPU芯片距離理想的深度學習芯片還有一定距離。硅谷創(chuàng)業(yè)孵化器YCombinator掌門人以及因馬斯克而名聲大噪的OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人SamAltman也曾評價GPU芯片和人工智能的關系為“巧合”。同時，僅有芯片對研究人工智能的公司來說還遠遠不夠，一些適配的軟件和端口也是他們所必需的。

　　這或許就是留給英特爾和Nervana的機會。可以確認的是，Nervana通過英特爾在芯片領域累積的技術實力，未來下一代人工智能Nervana平臺值得期待，而英特爾在芯片市場累積的市場和渠道資源也讓Nervana平臺不容小覷。

　　但目前人工智能對于英特爾來說還只是一個開始，完成一個如此龐雜的生態(tài)系統(tǒng)對英特爾來說任重道遠。英特爾錯失了智能手機市場，但在人工智能上應該還有機會。