從業(yè)務到人才，內憂外患

核心業(yè)務的丟失與專業(yè)人才的出走，讓英特爾本就艱難的現(xiàn)狀雪上加霜。

 

2019 年 7 月，英特爾以 10 億美元的價格，將調制解調器業(yè)務的大部分出售給了蘋果公司。

 

2020 年 2 月 26 日，Nervana 創(chuàng)始人、英特爾 AI 平臺事業(yè)部負責人 Naveen Rao 在推特上宣布：正式離開英特爾 AI 事業(yè)部。

 

四個月后，2020 年 6 月，英特爾芯片工程部門總負責人兼高級副總裁 Jim Keller 突然宣布離職，很快官網也確認了這一消息并發(fā)布聲明，稱 Jim Keller 是因為個人原因離職。

 

這位傳奇芯片大師曾經為 AMD 帶來 Ryzen 系列芯片、讓蘋果手機擺脫三星用上了自家的處理器，英特爾當初為什么要把他挖來，原因不言而喻。

 

可是，這個被外界稱為“最可能拯救英特爾”的人離開了。

 

 

對英特爾更大的打擊來自今年 11 月。蘋果公司在發(fā)布會上宣布：推出首款自研的 5nm M1 芯片，該款芯片將為其新一代基于 ARM 的 Mac 系列產品提供動力。也就意味著，蘋果舍棄了英特爾的處理器，這個市場上，英特爾又增加了一個強有力的新對手。

 

不久后，有關英特爾出售業(yè)務的消息又傳了出來：聯(lián)發(fā)科發(fā)布公告稱，將透過子公司立锜并購 Intel 旗下 Enpirion 電源管理芯片產品線相關資產，預計總交易金額約 8500 萬美元。

 

......

 

專業(yè)人才出走，核心業(yè)務出售，英特爾接連數(shù)月都在忍受著“割肉”一般的痛苦。可還沒來得及喊疼，兩顆重磅炸彈就引爆了整個芯片行業(yè)。

 

2020 年 9 月 13 日，英偉達發(fā)布聲明表示將斥資 400 億美元收購 ARM。這也是芯片行業(yè)有史以來最大收購。

 

僅一個月之后，就知情人士透露消息稱，AMD 公司正在就收購競爭對手——芯片生產商 Xilinx Inc.（賽靈思）進行深入談判，這筆交易的總價值可能超過 300 億美元。

 

CPU 業(yè)務讓 AMD 步步緊逼，GPU 業(yè)務讓英偉達擋在了身后，更別說有競爭力的移動芯片架構 ARM 也被英偉達收走了...英特爾到底是有什么“絕招”未出還是已經破罐破摔了？

 

承認制程工藝跟不上，英特爾要“軟件先行”

 

相比火力兇猛的友商們，英特爾顯得有些過于“佛系”了。

 

2020 年 3 月，英特爾首席財務官 George Davis 于摩根士丹利大會上的演講中這樣說：

 

英特爾目前處在 10nm 制程時代，在 2021 年底生產出 7nm 節(jié)點之前，英特爾不會達到與競爭對手同等的工藝水平。

 

在 CPU 處理器制程工藝方面，英特爾終于承認自己已經落后了。幾個月后，英特爾宣布考慮將芯片制造業(yè)務外包給臺積電。

 

讓時間先回到 2019 年 5 月。

 

那時候，英特爾 10nm 制程的 CPU 剛剛正式亮了相。同年 10 月，英特爾首席執(zhí)行官 Bob Swan 在季度總結會上宣布：英特爾正式進入10nm 時代。

 

這姍姍遲來的 10nm 并沒有讓外界對英特爾產生太多驚喜，因為在 2019 年 6 月，老對手 AMD 就已經發(fā)布了采用 7nm 制程工藝的 Ryzen 3000 系列處理器，價格是英特爾對標產品的一半。AMD 的 CEO 蘇姿豐甚至表示：“用戶可以不必再考慮英特爾的產品。”

 

“蘇媽”這句話雖然火藥味十足，但并沒有激起英特爾太多的斗志。于是乎，在幾個月之后的 CES 現(xiàn)場，蘇姿豐又放出了 Ryzen 4000 系列處理器的消息。

 

作者注：AMD或于2020年1月12日發(fā)布新的銳龍5000移動處理器和Radeon RX 6700系列顯卡。

 

失去了制程工藝上的先進性，英特爾雖然仍然擁有芯片的設計能力，但對于這樣一家老牌大廠來說，是遠遠不夠的。

 

于是乎，“軟件先行”的戰(zhàn)略被提上日程。

 

數(shù)據(jù)是英特爾近些年來重點強調的方向。從 2017 年開始，英特爾圍繞數(shù)據(jù)展開了一系列攻勢，比如：BigDL 就是英特爾在 Spark 上構建的一個面向 Apache Spark 的開源、分布式的深度學習框架，目標人群是大數(shù)據(jù)用戶和數(shù)據(jù)科學家，使用時無需修改、可直接運行在現(xiàn)有 Hadoop/Spark 集群。

 

而在芯片設計方面，英特爾推出了一個統(tǒng)一的、簡化的編程模型——oneAPI ，開發(fā)者可以在 oneAPI 上自由選擇架構進行芯片設計，在使用不同的代碼庫、編程語言、編程工具和工作流程時，會變得更加簡單。

 

當大數(shù)據(jù)與 AI 的界限隨技術發(fā)展愈發(fā)模糊，傳統(tǒng)企業(yè)開始紛紛與 AI 公司合作求突破的時候，英特爾也開始了與傳統(tǒng)企業(yè)賦能方向的探索。尤其在中國，英特爾 AI 的落地案例是最多的，覆蓋了金融、醫(yī)療、制造、能源、教育、零售等多個領域。

 

實踐證明，英特爾的決定是正確的，對軟件的重視似乎讓英特爾重新獲得了一些成績。

 

可是，芯片產品的競爭是躲不開的。

 

面對著 AMD、英偉達等強勁對手的猛烈攻勢，“曲線救國之法”雖然能緩解一時，卻無法解決根本問題，英特爾終究要面對現(xiàn)實的挑戰(zhàn)。

 

比如在英特爾力挺的 AI 芯片領域。當初英特爾以 3.5 億美金的高價收購了 Nervana Systems，在 Naveen Rao 的帶領下，英特爾推出了專為機器學習而設計的神經網絡處理器 NNP（Nervana Neural Network Processors）系列芯片，在 AI 芯片領域成功站穩(wěn)腳跟。

 

隨后幾年，NNP 芯片系列發(fā)展出了眾多分支，包括： Nervana NNP-L1000 云端芯片、面向訓練的 NNP-T1000 和面向推理的 NNP-I1000。

 

如今，Naveen Rao 出走，取 Nervana 而代之來研究 AI 芯片的是英特爾在 2020 年 1 月同樣重金收購的 Habana Labs。

 

可是，“佛系”了一整年的 Habana 卻一直沒有什么動靜。

 

Habana 的新動向，能否為英特爾取得關鍵一分？

 

Habana與AWS達成合作，或許能為英特爾在AI芯片領域打開新局面。

 

2020 年 12 月，人們終于等來了 Habana 的消息。

 

re:Invent 2020 CEO 主題大會上，AWS 宣布了采用多達 8 個 Habana Gaudi 加速器的 EC2 實例，比目前 GPU 的 EC2 實例在機器學習性價比上提升了 40%，基于 Gaudi 的 EC2 實例計劃于 2021 年上半年提供給用戶使用。

 

 

在 InfoQ 對 Habana Labs 中國區(qū)總經理于明揚，以及英特爾亞洲人工智能銷售技術總監(jiān)伊紅衛(wèi)的一次線上采訪中，于明揚表示：

 

這幾年雖然說大家看到了推理和預測端出現(xiàn)了一些新的解決方案，包括不同的ASIC架構、FPGA架構以及不同的異構架構，但是在訓練領域一直是以英偉達產品為主，很難有其他的客戶在這邊有所突破。

 

這一次Habana和AWS聯(lián)合發(fā)布的信息，給了大家一個新的選擇，在訓練端我們確實可以通過不同的架構來實現(xiàn)對AI的加速，同時在不同的架構中，也可能會給客戶帶來更不一樣的體驗。

 

“一個新的選擇”，對于英特爾來說，這是個好消息。在眾多合作用戶紛紛想要“逃離”英特爾的時候，英特爾主動給出了另一種選擇。

 

僅就 AWS 來說，于明揚告訴 InfoQ：“AWS 選擇 Habana 是兩個考慮，一個是性價比，尤其是在訓練上，目前 Habana 是在訓練上性價比唯一能夠對英偉達形成挑戰(zhàn)的。二是在軟件易用性上，Habana 的軟件易用性也被 AWS 接受，他們認為在公有云當中，能夠為客戶提供近似于無縫的軟件生態(tài)。”

 

他補充說，被英特爾收購之后，Habana 能夠獲得更加穩(wěn)定的技術資源和資金支持，英特爾也可以幫助 Habana 從一個簡單的產品變成一個完整的生態(tài)，和英特爾很多產品做整合，提供一個完整的解決方案，面向于不同客戶的應用場景以及不同客戶需求的完整解決方案。

 

而對于英特爾來說，AI 仍然是需要大力加注的方向，如何利用 AI 芯片在這一領域突破英偉達等公司的獨占，就顯得尤為重要。

 

由于 AI 本身的工作負載和應用場合非常復雜，不論是計算機視覺、推薦、自然語言處理，還是語音相關的技術，什么樣的應用、什么樣的場景，選擇什么樣的產品都顯得尤為重要。伊紅衛(wèi)表示，未來英特爾希望做到的是，如果現(xiàn)有的產品，比如至強處理器功能足夠，客戶甚至不用考慮其他產品，不管是英特爾的還是第三方的，只要用戶覺得合適且成本合算就好。

 

因此，伊紅衛(wèi)在采訪中說：有了 Habana，并且未來有了 GPU、FPGA 等產品之后，英特爾是不是就不在 CPU 上投入 AI 了？恰恰相反，英特爾會投入更多，會在 CPU 里面內置一些和深度學習、機器學習相關系的指令，未來新產品的性能會有更大的突破。