日前，芯片巨頭英特爾宣布4.08億美元收購人工智能(AI)創(chuàng)業(yè)公司Nervana Systems。由于Nervana Systems此前是Android之父安迪·魯賓硬件孵化器Playground Global公司的旗下項(xiàng)目之一，所以此次并購在業(yè)內(nèi)引起了關(guān)注。那么問題來了，為何英特爾要并購一家人工智能創(chuàng)業(yè)公司?背后的原因究竟是什么?

　　就在英特爾宣布并購Nervana Systems的同時，另外一家芯片廠商(專攻GPU，圖形芯片)的英偉達(dá)發(fā)布了2017財年第二季度財報，其中營收為14.28億美元，比去年同期的11.53億美元增長24%;凈利潤為2.53億美元，比去年同期的2600萬美元增長873%。而英偉達(dá)的營收和利潤，尤其是利潤的暴增，主要得益于其在傳統(tǒng)的PC游戲和數(shù)據(jù)中心市場的增長。不知業(yè)內(nèi)看到英偉達(dá)業(yè)務(wù)的增長作何感想?熟悉傳統(tǒng)PC的人知道，英偉達(dá)的GPU在PC配置的獨(dú)立GPU市場中一直占據(jù)優(yōu)勢，而數(shù)據(jù)中心芯片市場則一直是英特爾錯失移動(智能手機(jī)和平板電腦)市場之后現(xiàn)在和未來主要的營收和利潤來源，且同樣占據(jù)著絕對優(yōu)勢地位，為何英偉達(dá)會在英特爾的優(yōu)勢市場取得大的增長呢?

　　眾所周知，谷歌人工智能軟件AlphaGo利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)擊敗全球頂尖圍棋選手李世石預(yù)示著人工智能將是科技行業(yè)和大佬們競爭的下一個熱點(diǎn)，而大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展促使從IBM、谷歌、Facebook、微軟等在內(nèi)的科技巨頭和許多大型的提供云服務(wù)的云計算公司競相開發(fā)人工智能技術(shù)，以期利用未來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)(分析)為市場和用戶提供更好的服務(wù)。需要說明的是，盡管各家廠商叫法不同，例如IBM稱之為認(rèn)知計算，F(xiàn)acebook和谷歌稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能，但作為支撐這些技術(shù)和應(yīng)用的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)硬件之一的芯片依然扮演者重要的角色?；诖朔N趨勢，據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，目前運(yùn)行在包括IBM、谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟等大佬們和云計算公司的數(shù)據(jù)中心至少有10%左右的工作負(fù)載與AI應(yīng)用有關(guān)(或自己開發(fā)相關(guān)的AI應(yīng)用或支持和運(yùn)行客戶的AI開發(fā)及應(yīng)用等)，且隨著市場和用戶對于AI的需求，這種趨勢未來還會擴(kuò)大。而這種趨勢對于數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)芯片計算能力和功耗提出了新的挑戰(zhàn)。

　　不幸的是，就像在移動芯片市場對于功耗的需求甚于性能一樣，而英特爾不具優(yōu)勢類似，在以AI開發(fā)和應(yīng)用為趨勢的數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，英特爾的通用CPU在性能和成本上也不具優(yōu)勢(與GPU相比)。最新研究結(jié)果表明，GPU能夠提供平均58.82倍于CPU的速度。GPU的另一大優(yōu)勢，是它的能耗遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CPU，這使得GPU在AI領(lǐng)域(例如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等)有了用武之地，因?yàn)镚PU可以平行處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和信息。此外，深度學(xué)習(xí)所依賴的是神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，而這種網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的目的，就是要在高速狀態(tài)下分析海量的數(shù)據(jù)。對于人工智能和深度學(xué)習(xí)來說，主要靠使用圖形芯片(GPU)集群作為通用計算圖形處理單元(GPGPU)。與傳統(tǒng)的通用芯片(GPP)相比，GPU的核心計算能力要多出幾個數(shù)量級，也更容易進(jìn)行并行計算。說白了就是GPU更適合于現(xiàn)在和未來以AI開發(fā)和應(yīng)用為主的數(shù)據(jù)中心的需求。這也很好地解釋了為何專攻GPU的英偉達(dá)在退出移動芯片市場爭奪后依然高速增長的原因。

　　其實(shí)早在兩年前特斯拉采用英偉達(dá)作其車載芯片之時，其在人工智能的端倪就開始顯現(xiàn)，之后英偉達(dá)斥資20億美元專門針對AI開發(fā)芯片。例如今年4月該公司公布了最新款的專門用于人工智能研究領(lǐng)域的Tesla P100圖形處理芯片和全球首款用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的超級計算機(jī)DGX-1。該款機(jī)型首次搭載了8塊Tesla P100計算卡，其深度學(xué)習(xí)計算性能高達(dá)170 Teraflops，是搭載英特爾雙路至強(qiáng)E5平臺運(yùn)算性能的56倍以上，平均學(xué)習(xí)時間也從150小時縮短到僅2個小時。整臺設(shè)備是去年發(fā)布的超級計算機(jī)運(yùn)算能力的12倍。正是基于英偉達(dá)在針對AI開發(fā)和應(yīng)用支持的芯片的能力，英偉達(dá)的人工智能技術(shù)與Facebook、谷歌母公司Alphabet以及微軟等大佬們展開了合作，這些人工智能領(lǐng)域研究的領(lǐng)先者已經(jīng)在采用英偉達(dá)提供的專門應(yīng)用于該領(lǐng)域研究的芯片產(chǎn)品，而諸如惠普、戴爾、IBM等傳統(tǒng)的服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心廠商也因?yàn)锳I的趨勢準(zhǔn)備采用英偉達(dá)的芯片。

　　看到此，英特爾自然是相當(dāng)緊張，原因很簡單，谷歌、Facebook、微軟等大佬目前依然是英特爾數(shù)據(jù)中心芯片市場的大戶(據(jù)稱這些大佬數(shù)據(jù)中心芯片的采購量占據(jù)了英特爾整個數(shù)據(jù)中心芯片的1/3左右)，但隨著這些大佬和傳統(tǒng)合作伙伴(例如惠普、戴爾等)因自身和客戶需求向AI領(lǐng)域業(yè)務(wù)的拓展，如果英特爾不能順應(yīng)這種趨勢，勢必會在現(xiàn)在和未來的數(shù)據(jù)中心芯片市場的競爭中遭到英偉達(dá)的蠶食。為此，進(jìn)入AI或者說開發(fā)針對AI應(yīng)用的芯片，滿足合作伙伴新的需求是英特爾保持和延續(xù)既有優(yōu)勢的必然選擇。

　　其實(shí)英特爾早就意識到這種趨勢，此前一直采用風(fēng)險圖譜資的方式參與。據(jù)風(fēng)投數(shù)據(jù)公司CB Insights提供的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在與AI相關(guān)的風(fēng)投中，英特爾的投資額排在第二位，其投資的AI領(lǐng)域的公司包括Lumiata，DataRobot，Perfant Technology以及Parallel Machines等。而此次并購Nervana Systems則意味著其將直接參與到AI芯片的競爭中。那么并購Nervana Systems會對英特爾在AI芯片的研發(fā)和實(shí)力上有何影響?

　　Nervana 成立于 2014 年，總部位于加利福尼亞圣迭哥，擁有為深度學(xué)習(xí)而全面優(yōu)化的軟件和硬件堆棧。據(jù)稱，Nervana Systems研究的深度學(xué)習(xí)芯片據(jù)稱具有性價比高于GPU;處理速度是 GPU 的10倍等特點(diǎn)。對此，據(jù)《福布斯》分析，通過這次收購，英特爾將得到一個用于深度學(xué)習(xí)的具體產(chǎn)品和IP，它們可被用在單獨(dú)加速器上，也能與英特爾未來的技術(shù)融合，生產(chǎn)出更具競爭力、創(chuàng)造性的芯片產(chǎn)品。而提及整合，則是英特爾最為擅長的，針對并購來的Nervana Systems，其可以把相關(guān)產(chǎn)品整合到芯片或者多芯片封裝中。例如把 Nervana Engine IP 加到一個至強(qiáng)CPU 中，可以提供一個低成本的方法來實(shí)現(xiàn)性能的加速，將 Nervana IP 產(chǎn)品化，進(jìn)而提升自己通用芯片(CPU)的計算能力，滿足AI開發(fā)和應(yīng)用對于數(shù)據(jù)中心芯片的更高需求。

　　綜上所述，我們認(rèn)為，盡管目前在數(shù)據(jù)中心市場，英特爾依然占據(jù)著優(yōu)勢，但鑒于諸多英特爾數(shù)據(jù)中心芯片的客戶正在向AI轉(zhuǎn)型(用AI技術(shù)滿足自己和用戶的需求)，且英偉達(dá)在此領(lǐng)域的優(yōu)勢，英特爾此次并購對于提升其在面向AI的數(shù)據(jù)中心芯片市場意義重大。就像半導(dǎo)體研究公司Tirias Research首席分析師吉姆?麥克格雷格所言：在芯片產(chǎn)業(yè)，廠商必須提前2～4年規(guī)劃新產(chǎn)品，因此必須提前判斷哪些是關(guān)鍵應(yīng)用。英特爾錯過了手機(jī)，不想再錯過人工智能，因?yàn)檫@不僅關(guān)系著英特爾的現(xiàn)在，更是未來。