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Intel在其人工智能開發者大會（AI DevCon 2018）上介紹了在AI芯片研發上的新進展，其副總裁、AI事業部（AIPG）負責人Naveen Rao主持會議，可以看出它對AI的看重，Naveen Rao表示其第一個商用神經網絡處理器產品英特爾Nervana NNP-L1000（代號Spring Crest）計劃在2019年發布，并預計較上一代的Nervana NNP-L1000提高2~3倍的性能。

Intel再一次向外界描繪了自己的AI芯片在性能方面的強大，不過筆者認為對于它來說當下最重要的顯然是如何與自身的優勢相結合與NVIDIA競爭，面對后者在AI市場持續攻城略地，Intel這樣的進度顯然過于緩慢了。

Intel在AI市場擁有的優勢

一般來說，CPU和GPU都能為神經訓練提供算力，不過目前業界普遍認為GPU在神經訓練方面更有優勢，現實也是如此，全球的神經訓練網絡大多都基于NVIDIA的GPU搭建，在AI領域所擁有的優勢正讓各界對NVIDIA高度看好推動其股價持續上漲。

Intel當下所擁有的優勢主要是服務器芯片，當下全球有約97%的服務器芯片市場份額為Intel所占有，基本上所有的數據中心都基于Intel的服務器芯片搭建，而數據正是神經訓練的原料，也正因此各有志于在AI領域有所作為的都極力建立自己的數據庫以求在AI大爆發的時候獲得一席之地。

Intel也正因此一直都宣稱自己的人工智能領域依然占據優勢，然而其也認識到CPU在神經訓練方面的低效，也正因此收購Nervana Systems了開發神經訓練網絡芯片以彌補自己的CPU在神經訓練方面的弱點，從而與服務器芯片形成互補，已壓制NVIDIA在人工智能領域的不斷躍進。

NVIDIA給Intel帶來的威脅

NVIDIA在人工智能領域無疑已占據足夠的優勢，不過很顯然它的野心可不止于此，它正對Intel占據優勢的服務器芯片市場虎視眈眈，而且它同樣認識到數據的重要性，因此一直都意欲在服務器芯片市場取得突破。

NVIDIA發布的今年一季度業績顯示，其服務器業務的營收達到6.69億美元，同比增長80.3%；作為對比，2016年其服務器業務營收僅為8.3億美元，這無不顯示出其服務器業務所擁有的巨大潛力，這對當下在該行業占據優勢的Intel可是實實在在的威脅。

NVIDIA為了彌補自己在CPU方面的弱勢，正與意欲在服務器芯片市場有所作為的ARM合作，意圖將ARM架構的CPU與它的GPU整合以在服務器芯片市場進一步發展。

Intel和NVIDIA各有劣勢

Intel和NVIDIA各有自己的優勢，不過它們各自的弱點同樣明顯。Intel為了彌補自己的AI芯片市場的弱點收購Nervana Systems以開發專用AI芯片，但是在AI DevCon 2018上其表示要到2019年才能正式推出，而2016年它收購該公司的時候是希望在2017年就推出AI芯片，這代表著它的AI芯片已較原計劃延遲了兩年時間，這為NVIDIA持續鞏固自己在AI領域的優勢提供了時間。

NVIDIA依靠自己在AI領域建立的優勢，開發出CUDA平臺，提供了cuDNN、NCCL、cuBLAS等諸多SDK為合作伙伴提供開發工具，正逐漸形成一種生態，這讓眾多合作伙伴逐漸熟悉和習慣NVIDIA的CUDA平臺從而形成了一種生態，這種生態可以進一步鞏固它在AI領域的領導地位。

不過NVIDIA的弱點也是明顯的，它和它的合作伙伴都需要基于Intel的服務器芯片提供數據，當下它選擇的合作伙伴ARM在服務器芯片市場依然難以突破，甚至傳出高通有意放棄自己的ARM架構服務器芯片業務，NVIDIA與ARM合作恐怕依然難以突破Intel在服務器芯片市場建立的圍墻。

在這樣的環境下，NVIDIA和Intel都在搶時間，誰能先突破對方占據優勢的領域將有可能在這場競賽中取得勝利，而Intel在神經網絡芯片方面的開發進度過慢實在讓人為它捏一把汗。