但不得不說的是，很多技術(shù)方面的假設(shè)很難用“并行化”來解釋，人工智能的發(fā)展重點(diǎn)依然在于如何讓深度學(xué)習(xí)以更具效率方式完成訓(xùn)練，如此看來，英特爾所謂的優(yōu)勢(shì)其實(shí)也沒那么明顯。在此我們不妨拿facebook和谷歌的AI芯片進(jìn)行為例進(jìn)行分析。

Facebook定制的計(jì)算機(jī)服務(wù)器“Big Sur”，是與圖形處理單元（GPU）在個(gè)人電腦中使用的圖形卡，用來播放最新的視頻游戲與3D圖形，谷歌的硬件也是如此。那么，為什么人工智能計(jì)算是由圖形處理器而不是主流計(jì)算機(jī)處理器構(gòu)建的呢？

最初，GPU設(shè)計(jì)為協(xié)同處理器，與計(jì)算機(jī)的主要中央處理單元（CPU）一起工作，以便完成要求較高的計(jì)算圖形任務(wù)。由于圖像中的一個(gè)區(qū)域和另一個(gè)區(qū)域之間沒有聯(lián)系或相互依存，作業(yè)可以很容易地分解成單獨(dú)的任務(wù)，這些任務(wù)可以并行處理，運(yùn)行效率要快得多。因此很多人認(rèn)為發(fā)揮GPU＋CPU的協(xié)同效應(yīng)才是大勢(shì)所趨，英特爾在CPU領(lǐng)域的成就還不足以說在未來人工智能芯片領(lǐng)域萬事大吉。

技術(shù)范兒十足，CPU領(lǐng)先，這是筆者眼中的英特爾，但這話總領(lǐng)先化為偏執(zhí)，過往輝煌使得企業(yè)形成了一種路徑依賴，這使得英特爾在人工智能布局看上去很難稱得上是盡如人意。

因勢(shì)而行，有的放矢：以固有優(yōu)勢(shì)為核心的產(chǎn)業(yè)鏈延伸才是關(guān)鍵

毫無疑問，英特爾的過往是輝煌的，但通過它近幾年的表現(xiàn)來看，似乎已經(jīng)面臨著走下神壇的可能。能否吸取移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代迷失的教訓(xùn)，成為它能否繼續(xù)自己輝煌的關(guān)鍵所在。

企業(yè)的身后永遠(yuǎn)不乏替代者，但外因是一方面，通常情況下，最堅(jiān)固的堡壘往往是從內(nèi)部瓦解，英特爾發(fā)展過程中最需要解決的問題同樣也是源自于內(nèi)部。之前錯(cuò)失蘋果，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的“一步慢，步步慢”，這其實(shí)就是其內(nèi)部問題的一個(gè)體現(xiàn)。

除此之外，之前芯片曝出安全問題則是另一個(gè)體現(xiàn)，有問題的芯片為什么還會(huì)流入市場(chǎng)？這在內(nèi)部真的沒有人能發(fā)現(xiàn)嗎？想必應(yīng)該不是，那么問題是什么呢？

當(dāng)然了，產(chǎn)品問題是一方面，但戰(zhàn)略方面的問題最為致命，這些也是我們熟知的“大公司病”癥狀的集中體現(xiàn)。

據(jù)有關(guān)資料顯示，作為英特爾主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之一的英偉達(dá)早在2012年就與谷歌展開合作，建造了當(dāng)時(shí)最大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后英偉達(dá)顯卡進(jìn)入各個(gè)深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)開也就成為順理成章的事，之后也一步步的推進(jìn)自己的AI芯片業(yè)務(wù)。而反觀此時(shí)的英特爾還在移動(dòng)業(yè)務(wù)上試圖奮力一搏。

在筆者看來，如今英特爾布局相對(duì)較晚，已經(jīng)落了下乘，但是好在之前CPU方面的積累過于雄厚，也不是沒有彎道超車的機(jī)會(huì)。畢竟整個(gè)人工智能芯片賽道也才剛剛開始，對(duì)于英特爾來說，找準(zhǔn)正確的姿勢(shì)才是搶占未來的關(guān)鍵，在筆者看來這主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：

一方面，做好技術(shù)的的折中之術(shù)。

行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵在于什么呢？在筆者看來這主要取決于八個(gè)字：推倒邊界，壁壘重組。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展涉及的技術(shù)來自于多個(gè)方面，原先某個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)先并不意味著萬事大吉。CPU計(jì)算力占據(jù)部分很小，擅長邏輯控制；GPU計(jì)算單元數(shù)量眾多 但無法單獨(dú)使用，但從目前來看這兩項(xiàng)需要協(xié)同發(fā)展，除此之外，5G等相關(guān)技術(shù)同樣需要有所涉及。

技術(shù)研發(fā)本身也是個(gè)持續(xù)性的進(jìn)程，試錯(cuò)成本很高，即便在技術(shù)上真的處于領(lǐng)先，但在具體實(shí)施階段是否采取也是個(gè)未知數(shù)，畢竟技術(shù)越高，價(jià)值越大，投放成本也越高，但具體的效果上卻不一定會(huì)有多大差距。而就AI芯片的研發(fā)方面，賽道感剛剛爆發(fā)，英特爾可能入局不算早，但這并不意味著未來就會(huì)落后，相比較移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的落地，物聯(lián)網(wǎng)所需要的要素過于多，因而產(chǎn)業(yè)爆發(fā)不會(huì)一蹴而就。

另一方面，軟硬兼施。

技術(shù)是一方面，但任何技術(shù)都需要在一定的場(chǎng)景作為載體才能發(fā)揮真正的價(jià)值，這二者屬于互補(bǔ)的關(guān)系。英特爾一直以來的技術(shù)基因自不用說，但硬件方面還是依賴于合作伙伴，然而未來人工智能芯片的賽道上，英特爾面臨的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手大都不是等閑之輩，在技術(shù)實(shí)力上不見得比英特爾弱，可替代性也比較強(qiáng)，這時(shí)候，如果有自己的硬件作為支撐無疑會(huì)好上很多。

物聯(lián)網(wǎng)的未來是范圍經(jīng)濟(jì)而不是規(guī)模經(jīng)濟(jì)。企業(yè)需要通過擴(kuò)大經(jīng)營范圍，增加業(yè)務(wù)種類，輸出兩種或兩種以上的服務(wù)引起的單位成本的降低，對(duì)于英特爾來說，打造技術(shù)輸出加硬件的組合拳有助于其范圍經(jīng)濟(jì)的實(shí)現(xiàn)。

即便是科技巨頭也要懂得因勢(shì)而行，順勢(shì)而為，不然自己很有可能就是下一個(gè)柯達(dá)。

對(duì)于英特爾來說，原先的優(yōu)勢(shì)在被自己的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一點(diǎn)點(diǎn)的蠶食，要想真正構(gòu)建相對(duì)穩(wěn)健的護(hù)城河只能打破自己的邊界，畢竟在當(dāng)前的商業(yè)社會(huì)企業(yè)優(yōu)勢(shì)往往建立在多個(gè)堡壘上，而不是一個(gè)堡壘，英特爾完全可以以GPU優(yōu)勢(shì)為核心和基礎(chǔ)，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈其它細(xì)分市場(chǎng)進(jìn)行滲透。而這或許也才是英特爾未來發(fā)展的正確姿態(tài)。