芯片已经无法满足AIoT时代的需求

随着人工智能的进一步发展，计算硬件和存储器将达到临界点，CPU、GPU等通用芯片已经无法满足aiot时代的需求。在云计算中，深度学习模型的复杂性在不断增加，对计算能力的需求每3.5个月翻一番。11月22日，英特尔人工智能事业部副总裁、人工智能平台与市场研究部总经理忻周炎在接受第一财经等媒体采访时表示，人工智能模型包含的参数越来越多，这对硬件和软件提出了新的要求。

正是在这种背景下，全球芯片霸主英特尔（Intel）推出了针对人工智能的芯片。11月12日，英特尔发布了面向培训和推理的英特尔神经网络处理器，这是英特尔为云计算和数据中心客户提供的首款复杂深度学习专用芯片，将于2020年推出；在边缘方面，英特尔发布了面向边缘媒体、计算机的下一代movidiusmyriad视觉处理单元视觉和推理应用程序的使用。

她说，随着这些产品的推出，英特尔的人工智能解决方案组合得到进一步加强，预计2019年将创造超过35亿美元的收入。就数量而言，这对英特尔来说并不重要，英特尔的营收约为700亿美元。然而，人工智能市场的无限前景使企业不敢忽视。

每一次新技术的出现，行业都会有一次大的洗牌。即使是全球芯片霸主也不敢放松。此前，北极光风险投资董事总经理杨磊在一个论坛上表示，计算架构的每一次重大变革都将创造一个新的王者。从大型机时代的IBM，PC时代的英特尔，移动时代的高通，现在进入智能物联网时代，谁将成为新的王者？很有可能不是前几名，而是新球员或少数。

英特尔不仅要面对芯片行业的竞争，包括亚马逊、谷歌和阿里巴巴在内的客户也在开发自己的专用芯片。

如何应对这种现象？英特尔首席执行官辛普森10月接受记者专访时指出，通用计算不再适用于所有客户。因此，我们必须根据在客户环境中长期经营积累的深厚知识进行调整和适应。我们需要倾听客户的意见，特别是那些拥有大型数据中心的公司，包括谷歌、微软、百度和腾讯，他们需要定制产品。

当被问及CPU、GPU、FPAG和NNP中分别有多少人工智能工程师时，忻周炎没有透露具体数字，只说英特尔有15000多名软件工程师。从产品的角度来看，每个硬件和软件都支持人工智能，所有硬件产品的路线图都包含人工智能。英特尔的每一个人，无论是在开发现有产品还是新产品，都会考虑人工智能。英伟达的黄仁勋说，他们公司50%的人都在做软件，英特尔也一样。我们非常重视。