據(jù)外媒報道，打造最好的人工智能芯片的戰(zhàn)斗已經(jīng)打響。作為CPU（中央處理器）和Xeon微處理器制造商，英特爾開始接受這個挑戰(zhàn)。作為GPU（圖形處理器）制造商，英偉達(dá)也發(fā)起了進攻。這兩家公司都在研發(fā)AI處理器。

英偉達(dá)的GPU已在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案市場攫取了很大一塊市場份額，例如圖像識別——這是人工智能在過去五年中最大的突破之一。但是，英特爾試圖通過收購Nervana、Mobileye和Movidius等公司來打造自己的AI處理器。在2016年，當(dāng)英特爾斥資3.5億美元收購Nervana公司的時候，它也聘用了Nervana公司CEO 那維恩-勞（Naveen Rao）。

勞是計算機架構(gòu)師和神經(jīng)學(xué)家，現(xiàn)在擔(dān)任英特爾人工智能產(chǎn)品部門副總裁和總經(jīng)理。近日在一次活動中，勞宣稱，由于應(yīng)用AI技術(shù)，英特爾Xeon CPU在2017年創(chuàng)造了10億美元營收。他認(rèn)為，到2022年，AI芯片市場將會達(dá)到80億到100億美元的規(guī)模。

為了達(dá)到這個目標(biāo)，英特爾可能會從零開始設(shè)計AI芯片架構(gòu)，從而搶在英偉達(dá)和其他初創(chuàng)公司的前面。近日在加州圣塔克拉拉舉行的英特爾數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新峰會上，勞接受了采訪。下面是整理后的采訪內(nèi)容。

問：這里有一些非常有意思的數(shù)字。Xeon創(chuàng)造了10億美元營收。而在過去20年中英特爾銷售了超過2.2億臺Xeon處理器，創(chuàng)造了1300億美元的收入。這是一個很好的開始。

勞：在創(chuàng)業(yè)圈，這是一個很大的數(shù)字。你突然就變成了一個估值200億美元的公司。這個市場才剛剛啟動。AI芯片市場真的才剛開始?，F(xiàn)在，我們將要進入第二輪競爭了。我們還有很長的路要走。

問：你的戰(zhàn)略似乎是AI芯片架構(gòu)需要重新設(shè)計，而不同于CPU或GPU。

勞：從某種程度上來說確實如此。

問：在多大程度上是如此呢？

勞：我給你舉一個我們競爭對手的例子。他們就是這樣做的。他們將自己的GPU拿來，添加了一個張量核——這是完全屬于AI的東西。他們的生態(tài)系統(tǒng)是GPU，然后他們在上面添加了另外的東西。我們做的正好相反。我們的生態(tài)系統(tǒng)就是整個電腦，就是CPU。我們會在這種處理器上整合各種AI功能。他們那樣做有利于他們的戰(zhàn)略，但卻沒有發(fā)揮GPU的潛力。

不管怎樣，我們正在推動CPU不斷進化。它現(xiàn)在可以支持多種不同的應(yīng)用程序。但是我們必須小心行事。我們必須確保我們能夠在處理當(dāng)今所有重要工作任務(wù)方面保持領(lǐng)導(dǎo)地位，然后再添加對于未來的工作至關(guān)重要的新功能。

問：英偉達(dá)會反過來說“你們只是添加了一些東西改善圖像識別功能”嗎？你覺得我們現(xiàn)在還處于在現(xiàn)有東西上添加新東西的階段嗎？在這個階段之后怎么辦？

勞：接下來我們要搞清楚如何更有效地為AI工作任務(wù)傳輸數(shù)據(jù)，如何實現(xiàn)性能的最優(yōu)化。你可以在今天的GPU中看到這一點。它的利用率是極低的，因為他們并沒有進行通盤考慮。

再說一次，他們那樣做有利于他們的戰(zhàn)略，因為這充分利用了他們的平臺。這樣做是對的。同樣，考慮到Xeon在數(shù)據(jù)中心中的地位，我們很自然地會在其中整合一些功能。它處理的工作會隨著時間的推移而發(fā)生變化。五年前，這個市場還不存在。現(xiàn)在，它已能夠創(chuàng)造10億美元的營收。相對于2000億美元規(guī)模的數(shù)據(jù)中心市場來說，這個數(shù)字是很小的。但是，這個細(xì)分市場將會快速擴張。

問：現(xiàn)在有了Nervana公司，你們會重新開始設(shè)計AI芯片嗎？

勞：對。

問：相對于在CPU上添加?xùn)|西，你們現(xiàn)在做的有哪些地方完全不同？

勞：例如你管理數(shù)據(jù)的方式，你通常不會有自動化管理的快速緩沖貯存區(qū)。這是一個方面。還有你會專注于某個數(shù)據(jù)類型。你不必支持100種不同的工作任務(wù)。你只支持對于AI最重要的工作任務(wù)。你可以優(yōu)化芯片中的互連標(biāo)準(zhǔn)，進而提高性能。

還有分配工作任務(wù)的能力。你并不需要做很多不同的并行分布式計算。你只需要做某幾種計算即可。這可以提高你的技術(shù)的針對性，做好某些事情。如果你從一開始就想把這個大海的水燒開，那么你是永遠(yuǎn)做不到的。

問：對于無人駕駛汽車，你們針對不同的任務(wù)有不同的解決方案。無人駕駛汽車最大的挑戰(zhàn)就是它的實時性。有時候，汽車必須立即明白某些東西。

勞：它必須能夠立即采取適當(dāng)?shù)男袆印?/p>

問：這就是說你們英特爾有不同的團隊在研究不同的發(fā)展方向？

勞：是說研發(fā)不同的產(chǎn)品嗎？那當(dāng)然了。我們有不同的團隊在開發(fā)不同的產(chǎn)品。這是你必須做的事情。但是，我們對于所有的產(chǎn)品會有一個通盤的考慮。

問：你有多大把握我們能夠很快解決無人駕駛汽車的問題？我們多久才能夠看到五級自動駕駛水平的無人駕駛汽車上路？

勞：要達(dá)到五級自動駕駛水平是很難的。它花費的時間可能比人們通常想象的都長。我個人預(yù)計這可能要等到2028年左右。這是我的個人預(yù)測，不代表英特爾。

我想，在未來幾年內(nèi)，我們達(dá)到四級自動駕駛水平可能相對要容易很多。當(dāng)然，其中也有一些問題需要解決。但是，要達(dá)到完全自動化駕駛水平則需要更長的時間。