英特尔的AI芯片为何迟迟不出？

这两天，英特尔再次发布“新闻”，说自己专门处理AI任务的神经网络芯片即将做出来了。

英特尔现在采用的是用Atom芯片组成Xeon phi架构的方式进行计算，是为了应对机器学习。虽然有了一定的计算能力，但是相对于AI来说还是不大跑得动。因此，英特尔为了自己的神经网络芯片可以说是煞费苦心，去年放鸽子，今年放鸽子，不知道鸽子会放到几时。隔壁英伟达已经出了好几代啦，英特尔这个听起来就很牛的Loihi还是处于“展望”的状态。

英特尔是一家老牌芯片供应商，他要是想迅速拿出一款能用的AI芯片来，绝对不是难事。但是往后推了这么久，究竟是怎么回事呢？

唯一可以确定的是，绝对不是因为英特尔能力不足。

英伟达的GPU和谷歌的TPU在AI芯片届可以算是两座大山。

英伟达大概自己也没想到，CPU方面竞争不过英特尔转而做显卡，却会在十几年后变成了AI计算的领军者。相较CPU，GPU有着强大的深度学习计算能力，以至于在不断升级的情况下，英伟达可以相当长时间地占据AI芯片的供应链顶端。而这，在去年帮英伟达挣了30.5亿美元的净利润，同比增长83%。

但谷歌专注于神经网络推断的TPU的超强计算性能也可以算是个中翘楚，只是商业化没有英伟达那么高罢了。然而谷歌的研发只是为了满足自家使用，并不售卖，否则恐怕英伟达的GPU也会受到很大的冲击。

这两家公司一个是从根儿上就在研究GPU，一个则是一直专注于深度神经网络计算。那么，有着五十年历史的芯片巨头英特尔到底是发生了什么导致AI芯片迟迟没有推出呢？

首先，作为老牌芯片供应商，是不可能将人工智能这一块拱手相让的。英特尔的强项是做CPU，但是CPU在大规模的AI计算当中实在是难当大任，因为AI计算和传统的CPU处理模式的意义差别非常大。

英特尔当然不会眼睁睁看着英伟达吃香喝辣。为了能在市场分一杯羹，英特尔私下里也确实是在一步步推进自己的CPU+FPGA架构处理器。不过英特尔对于人工智能领域起步较晚，而且初期的CPU+FPGA架构在市场上并不惹眼，所以干脆将目光投注在商用AI芯片上。

商用AI芯片前面是一个百亿美元级别的大市场，英特尔自然就想直接打造出一个成熟的产品推向市场，从而达到一气呵成的效果。

所以，拥有者雄厚家底的英特尔，打算慢工出细活，要做就做一票大的。

但现在的问题是：照目前如此紧张的局势看来，英特尔还能爽约几次？

抢占商用AI芯片市场刻不容缓。英伟达芯片已经数次换代，并且也已经开始进行人工智能生态布局。谷歌的TPU逐渐商用，一大批玩家如苹果、Facebook、百度、阿里等也都在加紧商用AI芯片的研发，并且动静都闹得不小，市场上一片轰轰烈烈。老大哥英特尔当时未能抢占先机，磨磨蹭蹭拖到今天，市场形势已经产生了巨大的变化。虽然英特尔布局显得非常完整，但对于市场的独占和分享难度是大不相同。

所以，虽然英特尔现在也在利用CPU+FPGA等形式来进行AI计算，但是始终无法取代神经网络芯片。而且后面对手只会越来越成熟、越来越多，英特尔要是最终起个大早却赶个晚集，那就不是一般的尴尬了。

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