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原文來自Fast Company，作者Mark Sullivan

原文鏈接：https://www.fastcompany.com/90425160/inside-intels-billion-dollar-transformation-in-the-age-of-ai

當我來到加利福尼亞州聖克拉拉的企業遊客中心時，一大群韓國青少年從大巴車跑下來，興奮地聚在公司標誌旁邊自拍。你以為這是Apple或Google才有的景象？然而我正站在Intel的門口，意不意外？

Intel讓“硅”谷名副其實，它的處理器和其他技術為個人電腦革命提供了無限動力。有著51年曆史的它在科技行業仍擁有舉足輕重的地位。

但是Intel也在重塑公司文化、改進產品生產方式，經歷著深刻變革。一如既往，Intel的旗艦產品是微處理器（microprocessor），也就是臺式機、筆記本、平板和服務器的大腦。微處理器的主要材料是硅晶片，表面覆蓋著數百萬乃至數十億個晶體管，每個晶體管都有 “開”和“關”鍵，對應二進制的“1和0”。

自上世紀50年代以來，Intel通過在硅片上嵌入更多的晶體管，實現處理器能力的穩步提升。在1965年，Intel公司的創始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）就做出了著名的預測：

與此同時，人們對處理器能力的需求與日俱增。人工智能（Artificial Intelligence）目前在各行各業都得到廣泛應用。人工智能的興起，將把計算能力推向極限。神經網絡（Neural Networks）需要強大的計算能力，當計算機團隊分工協作時，神經網絡才能發揮最佳效果。神經網絡的發展速度遠遠超過了個人電腦和服務器，當初Intel正是憑藉後者成為了科技行業的巨無霸。

2019年1月，Intel總裁鮑勃·斯旺（Bob Swan）表示：“無論是智慧城市，還是零售商店、工廠、汽車亦或是家庭，都和電腦息息相關。”人工智能的結構性轉變和Intel擴張的雄心，使得公司不得不改變芯片的部分設計和特性。

Intel正在開發軟件，設計可以協同工作的芯片，甚至嘗試收購那些能夠在瞬息萬變的計算機世界高歌猛進的外部公司。Intel將迎來更多變革，因為計算機行業需要Intel為人工智能提供動力，將其運用到我們的工作和生活當中。

摩爾定律之終結

如今，擁有數據中心的大型科技公司亟需將主要業務和人工智能結合。其中一些公司，如Amazon、Microsoft和Google，也為企業客戶提供人工智能雲服務，但人工智能正開始向其他大型企業擴散，這些企業將訓練人工智能模型分析處理海量數據。

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圖注：戈登·摩爾（Gordon Moore，最右）。

這種轉變需要驚人的計算量。而人工智能模型對計算能力的要求正是“人工智能復興”擊敗摩爾定律的原因。

幾十年來，摩爾在1965年的預言對整個科技產業具有重大意義。傳統硬件製造商和軟件開發商都將產品路線圖與新一代中央處理器（Central Processing Unit，下稱CPU）掛鉤。正如一位分析師所說，摩爾定律就是不斷的“故技重施”。

摩爾定律還暗示，Intel將年復一年地研究如何實現芯片計算能力的預期增長。在Intel的漫漫發展長河中，Intel多次通過在硅片上嵌入更多晶體管以實現芯片計算能力的預期增長，但如今卻難以為繼。

市場研究公司Moor Insights & Strategy的首席分析師帕特里克·穆爾黑德（Patrick Moorhead）表示：“芯片工廠的電子氣體存量堪憂。控制成本大規模製造芯片，越來越像天方夜譚。”

目前，將晶體管壓縮到硅晶片中還是有可能的，但這樣做的話，成本會越來越高，花費的時間也越來越長，而且最終成品依舊不足以滿足計算機科學家構建神經網絡的要求。例如，2016年已知的最大神經網絡有1億個參數，而到2019年這個數字就變成了15億。

這超出了算力增長的極限，同時也給Intel帶來壓力，Intel必須找到提高芯片處理能力的新方法。

然而，斯旺認為人工智能更像是機遇而不是挑戰。他認為，數據中心會是Intel的主要受益市場，因為它需要強大的芯片進行人工智能訓練和推演。Intel出售兼容人工智能的小型設備芯片（如智能相機和傳感器）的機會也將越來越多。不同的是，芯片的原始功率可能差別不大，但它們尺寸更小、功耗更低。

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圖注：Intel的CEO鮑勃·斯旺。

斯旺表示：“我們將繼續加速發展三類技術：人工智能技術、5G技術和自動化系統。”在2018年，Intel的前任CEO布萊恩·科再奇（Brian Krzanich）因與員工的婚外情被迫離職後，Intel的前首席財務官斯旺接替了這一職位。

我們坐在Intel總部的一個普通會議室裡。在白板上，斯旺列出了Intel兩方面的業務：左邊是個人電腦芯片業務——支撐目前Intel約一半的收入；右邊是數據中心業務，包括新興的物聯網、自動駕駛汽車和網絡設備。

斯旺說：“我們需要不斷適應這個數據越來越多的世界，它需要更多的數據處理、存儲、檢索、更快的數據移動和更具相關性的智能分析。”

比起佔據價值500億美元的數據中心市場的90％份額，斯旺更希望佔據3000億美元市場的25％，這個市場包括智能相機、自動駕駛汽車和網絡設備等。斯旺說：“這是一種策略，以我們的核心競爭力為起點，進行各方面的創新，擴展我們的現有業務。”

這可能是Intel重振旗鼓的方式。當年它未能如願成為智能手機業務的主要技術供應商，輸給了“手機行業的Intel”無線通訊公司Qualcomm（高通）。最近，Intel放棄了在智能手機調制解調器市場的投資，將剩下的業務賣給了Apple。

物聯網市場，包括用於機器人、無人機、汽車、智能相機和其他移動設備的芯片，預計到2023年收益將達到2.1萬億美元。儘管Intel的市場份額每年都以兩位數的速度增長，但物聯網帶來的收益只佔Intel總收入的7％。

數據中心業務貢獻了32％的收入，僅次於個人電腦芯片業務。受人工智能影響最大的就屬數據中心了。這就是為什麼Intel一直在改進旗下最強大的CPU Xeon（至強Xeon是Intel生產的微處理器，它用於“中間範圍”的企業服務器和工作站），以爭取適應機器學習任務。

今年4月，Intel在第二代CPU Xeon中增加了更適合神經網絡的“DL Boost”功能，精度丟失幾乎可以忽略不計。同時，公司明年會推出兩款針對大型機器學習模型的新芯片。

人工智能的復興

2016年，從產品推薦算法到客戶服務的語言機器人，神經網絡的應用無所不包。

和其它芯片製造商一樣，Intel知道，它必須為企業客戶打造專門的人工智能軟硬件，不僅可以用來訓練人工智能模型，還要從大量數據中進行推演。

當時，Intel並沒有滿足上述功能。業內的說法是，Intel的CPU Xeon非常擅長分析數據，但競爭對手計算機硬件公司Nvidia生產的圖形處理器（GPU，Graphics Processing Unit）更適合“訓練”，這種看法影響了Intel的業務發展。

所以在2016年，Intel以4億美元收購了信息技術和服務公司Nervana，當時這家公司已經在研究專為人工智能訓練而設計的芯片架構。

Intel收購Nervana已經三年了，看起來這麼做是明智之舉。在2019年11月於舊金山舉行的會議上，Intel展示了兩款新Nervana神經網絡處理器（Neural Network Processors，下稱NNP），一款用於運行神經網絡模型，另一款用於訓練神經網絡。Intel與Facebook和百度合作，驗證芯片設計是否合理。

Nervana並不是Intel當年唯一的收購對象。2016年，Intel還收購了另一家半導體公司Movidius，這家公司一直在研究可以在無人機或智能相機等設備內部運行計算機視覺模型的微型芯片。

雖然Movidius芯片的銷售量並不是很大，但是增長速度喜人，而且Movidius芯片面向的正是讓斯旺日思夜想的大型物聯網市場。在舊金山的會議上，Intel還推出了一款將在2020年上半年推出的新款Movidius芯片。

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圖注：Intel旗下用於推演的Nervana NNP。

Nervana的CEO和創始人納文·饒（Naveen Rao）表示，還是會有客戶選擇在Intel的常規CPU上進行人工智能計算。但是將這些CPU連接在一起，按照神經網絡模型的需要進行團隊合作，並不容易。另一方面，每個Nervana芯片都包含多個連接口，因此它們可以輕易地與數據中心的其他處理器協同工作。

饒說：“現在我可以使用神經網絡，將它分解成多個系統一起工作，這樣，我們就可以用一個機架服務器，也可以是四個，來共同解決一個問題。”

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圖注：納文·饒（Naveen Rao）。

2019年，Intel預計其人工智能相關產品的收入將達到35億美元。目前，只有少數Intel客戶使用Nervana的新芯片，但明年Intel很可能會迎來更廣泛的用戶基礎。

改變從芯開始

芯片代表了Intel長期信念的轉變，即從一塊硅晶片，到可以處理個人電腦或服務器計算任務的CPU。

斯旺告訴我，早在多年以前Intel就開始將自己的GPU與CPU集成在一起，明年Intel將首次發佈獨立的GPU。

這樣的想法也同樣適用於人工智能模型。數據中心服務器中的CPU可以處理一定數量的人工智能程序，但隨著工作量的增加，選擇其他專用芯片效率會更高。Intel一直在投資設計芯片，將CPU和專用的加速器芯片捆綁在一起，以滿足客戶的功耗和工作負載需求。

“當你做芯片的時候，需要整合系統解決問題，這個系統需要的不僅僅是一個CPU。”

此外，Intel現在更依賴軟件驅動處理器獲得更高的性能和效率。這已經改變了企業內部的局勢。一位分析師表示，Intel的軟件開發與硬件開發如今已經“平等”，一視同仁。

Intel不再自己生產所有芯片，這打破了公司的舊有慣例。

出於物流和經濟原因，Intel將一些芯片製造業務外包。由於Intel最先進的芯片製造產能有限，許多客戶還在等待新Xeon CPU的交貨。因此，Intel將部分其他芯片外包給了其他製造商。今年，Intel向客戶發出了一封道歉信，為推遲發佈向客戶表示歉意，並闡述了其迎頭趕上的計劃。

所有這些變化都在挑戰Intel內部長期以來的信念，改變公司的重點發展事項，重新平衡了產品結構。

轉變過程中，Intel的業務看起來相當不錯。傳統的個人電腦芯片銷售業務比五年前下降了25％，但Xeon處理器的銷售卻“一路高歌”。分析師邁克·菲布斯（Mike Feibus）如此表示。

Intel的一些客戶已經在使用Xeon處理器運行人工智能模型。如果這些工作量增加，他們可能會考慮增加Nervana專用芯片。據Intel預計，這些芯片的第一批客戶將是“超級擴張者”，即運營大量數據中心的大型公司，如Google、Microsoft和Facebook等企業。

Intel將智能手機處理器市場拱手讓給Qualcomm，導致自己錯過移動革命，這是一個老故事了。但事實是，移動設備已經成為通過雲數據中心向手機提供服務的自動售貨機。因此，把視頻傳到平板電腦時，很可能是Intel的芯片在起作用。

5G的到來使運行實時服務成為可能，比如從雲端運行遊戲。未來的智能眼鏡或許能夠通過數據中心運行的算法快速建立連接，即時識別物體。

所有這些都意味著這將是一個非同尋常的時代，在那時，Intel將會成為技術世界的核心。但隨著人工智能模型變得越來越複雜，功能越來越豐富，就像半個世紀以來，Intel為我們的電腦提供動力一樣，它有望為技術世界保駕護航。

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