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英特爾全球裁員1.2萬，AI時代CPU正被拉下王座？
2016-04-226401微加互聯
2016年4月19日，全球最大半導體廠商Intel宣布計劃在全球范圍內裁員1.2萬人，相當于公司總人數的11%，這是近10年來Intel最大規模一次裁員。同時，這一舉措還僅僅是Intel接下來將要進行的價值12億美元公司重組計劃的一部分。官方新聞稱這是為了調整公司結構以應對后PC時代。在這個重磅新聞中，有一個關鍵詞可能被忽略了，那就是手機。
2016年4月19日，全球最大半導體廠商Intel宣布計劃在全球范圍內裁員1.2萬人，相當于公司總人數的11%，這是近10年來Intel最大規模一次裁員。同時，這一舉措還僅僅是Intel接下來將要進行的價值12億美元公司重組計劃的一部分。官方新聞稱這是為了調整公司結構以應對后PC時代。在這個重磅新聞中，有一個關鍵詞可能被忽略了，那就是手機。
Intel要變成一家云公司？
據媒體報道，Intel將在全球裁員11%，以“推動公司從一家個人電腦公司向云以及10多億智能聯結計算設備的公司轉型”。但是，這里的智能并不是指智能手機，或者說，至少看起來不是。
在這里，“智能聯結計算設備”指的是物聯網。 當然，物聯網這一被用爛的詞并沒能完全抓住Intel真正想要做的全部事情（這不僅僅是用讓聯網的溫度控制器那么簡單）。不管怎么說，Intel事實上已經不再是一家PC公司或者一家智能手機公司。并且，物聯網還沒有真正成型，所以，Intel要變成一家云公司。
這對Intel來說是件好事，至少目前看來是這樣。不管你認為云的名字該叫什么，這個市場是確實存在的，并且Intel也處于統治地位。根據弗雷斯特研究公司的預測，到2020年，云計算的市場將會達到1910億美元。云計算是一種開展業務的方式，能讓企業在沒有建立自己的服務器的情況下運行大量的軟件。
Intel提供了幾乎世界上所有的云服務機器的芯片，其中包括亞馬遜、谷歌和微軟。
鑒于PC市場正在消退，并且在智能手機芯片市場上幾乎沒有真正的成功過，現在Intel決定進行重構（重建品牌），把自己打造成一家服務于云計算的公司，或者像媒體報道的那樣，一家為數據中心提供服務的芯片公司。
不可否認的是，Intel確實統治著所有的數據中心，而不僅僅是現在被熱議的用來驅動云服務的這一個。根據研究公司IDC的報道，在支持計算機服務的芯片市場，Intel的占有率達到了99%。所以，就目前看來，這就是Intel的未來。
Intel的選擇：云芯片
Intel看到了消費者正在流動（從PC到手機和平板），也看到了生意正在流動（尋求向所有的手機和平板提供聯網服務導致的向數據中心的流動）。但是，與此同時，Intel也意識到，自己的優勢并不在移動設備上。當然，公司依然在嘗試推動移動芯片和蜂窩網絡調制解調器的發展，但是至少，它知道不應該再自稱是一家手機公司，特別是解聘了那么多員工。那是他們在很久以前就錯過了的一個機會。
談到物聯網，Intel其實并沒有落后。但其中的原因是物聯網還沒有真正的普及，并且很難預測物聯網的未來會是怎么樣的。至少短期來說是這樣。“物聯網領域還沒誕生強者”，Moor Insights & Strategy的總裁兼首席分析師Patrick Moorhead說。Moor Insights & Strategy是一家緊密追蹤芯片產業，尤其是Intel業務的研究公司。簡而言之，Intel說 “數據中心和物聯網業務是Intel的主要增長業務時”，它很可能說的是實話。
但是，即便是在數據中心領域，從某種程度上來說，Intel面臨的是一個不確定的未來。現在，互聯網巨頭，其中包括很多大型的云計算公司，都在迅速地向人工智能領域的的一個分支——深度學習靠攏。這種人工智能技術現在推動圖像識別和語音識別在谷歌搜索引擎中的應用。深度學習依賴于芯片，也就是常說的，圖像處理單元（GPUs），這種芯片Intel沒有銷售。
雖然Intel確實提供了一種替代品FPGA。但是今天，GPUs是AI的支柱。隨著深度學習技術在互聯網以及云計算服務中的普及，GPUs制造商，比如Intel的死敵英偉達的影響力只會持續變強。這么看來，Intel的重構就可以理解了，但是它在云上的地位還遠沒有得到保證。
芯片市場挑戰者虎視眈眈
再來看Intel的最大競爭對手TSMC，這家芯片制造商在2015年量產N16，專家預計從2017年第二季度開始TSMC的N10技術就能帶來顯著盈利，并且TSMC計劃在2018年上半年量產N7芯片。相對的，Intel在2014年中才開始量產N14，并且預計到2017年下半年才會過渡到N10技術。而Intel的N7更是要到2020年才會開始生產。也就是說，TSMC能夠每年都實現大幅技術提升，而Intel沒有做到這一點。
此外，近年來隨著深度學習應用大量涌現，超級計算機的架構逐漸向深度學習應用優化，從傳統CPU為主GPU為輔的Intel處理器變為GPU為主CPU為輔的結構。2016年3月，GUP巨頭NVIDIA推出一款致力于加速人工智能和深度學習的芯片Tesla P100，投入研發經費20多億美元。當時，Facebook人工智能實驗室負責人Yann LeCun就評論稱：“隨著神經網絡越變越大，我們不僅需要內存更大、速度更快的GPU，也需要大幅提升GPU間的通信速度以及能夠利用降低精度進行運算的硬件。”
但是，“未來NVIDIA的這個市場仍面臨低成本專用處理器和FPGA的沖擊，”新智元智庫專家、寒武紀科技創始人兼CEO陳天石告訴新智元記者。寒武紀科技的首個深度學習專用處理器架構——寒武紀神經網絡處理器就只聚焦人工智能。
而來自低成本FPGA的威脅更是已經持續了很多年——2012年，百度決定自主設計深度學習專有的體系結構和芯片，經過深入研究和論證，為讓項目快速落地及迭代，工程師最后決定使用FPGA實現百度第一版自主設計的深度學習專有芯片。
2016年4月16日，MIT Techonolgy Review報道，DARPA投資了一款叫做“S1”的概率芯片（Probabilistic Chip），在模擬測試中使用S1芯片追蹤視頻里的移動物體（比如汽車），每幀處理速度比傳統處理器快了將近100倍，而能耗還不到傳統處理器的2%。對此，MIT媒體實驗室教授、Twitter首席媒體科學家Deb Roy評論稱，越來越多的程序員要從圖像和視頻中采集數據，還要讓機器理解現實世界和人的行為，無疑近似計算的潮流正在興起。實際上，早在2008年MIT Techonolgy Review的“十大科技突破”預測中，概率芯片就榜上有名。
美國Singular Computing公司開發的“S1”概率芯片，獲得DARPA投資，能夠讓計算機更好地分析圖像。（來源：MIT Techonolgy Review）
差不多在同樣的時間，IBM 發布了一款用于深度學習的類腦超級計算平臺 IBM TrueNorth，基礎是16個IBM此前研發的脈沖神經網絡芯片TrueNorth，處理能力相當于 1600 萬個神經元和 40 億個神經鍵，消耗的能量只需 2.5 瓦。像這樣將低能耗的類腦處理器應用于深度學習無疑是未來大數據處理的方向之一。
總之，Intel大幅裁員不僅是市場對PC需求量不斷下降所致，我們能從中看出整個芯片產業一股更大的趨勢：隨著以深度學習為代表的人工智能技術走向主流，占據市場幾十年的CPU可能被拉下王座；成本更低的FPGA、能夠以更快速度處理數據的GPU、能夠以更低精度進行計算的概率芯片和更多采用全新架構的專用處理器爭奪市場的時代到來了。
Intel要變成一家云公司？
據媒體報道，Intel將在全球裁員11%，以“推動公司從一家個人電腦公司向云以及10多億智能聯結計算設備的公司轉型”。但是，這里的智能并不是指智能手機，或者說，至少看起來不是。
在這里，“智能聯結計算設備”指的是物聯網。 當然，物聯網這一被用爛的詞并沒能完全抓住Intel真正想要做的全部事情（這不僅僅是用讓聯網的溫度控制器那么簡單）。不管怎么說，Intel事實上已經不再是一家PC公司或者一家智能手機公司。并且，物聯網還沒有真正成型，所以，Intel要變成一家云公司。
這對Intel來說是件好事，至少目前看來是這樣。不管你認為云的名字該叫什么，這個市場是確實存在的，并且Intel也處于統治地位。根據弗雷斯特研究公司的預測，到2020年，云計算的市場將會達到1910億美元。云計算是一種開展業務的方式，能讓企業在沒有建立自己的服務器的情況下運行大量的軟件。
Intel提供了幾乎世界上所有的云服務機器的芯片，其中包括亞馬遜、谷歌和微軟。
鑒于PC市場正在消退，并且在智能手機芯片市場上幾乎沒有真正的成功過，現在Intel決定進行重構（重建品牌），把自己打造成一家服務于云計算的公司，或者像媒體報道的那樣，一家為數據中心提供服務的芯片公司。
不可否認的是，Intel確實統治著所有的數據中心，而不僅僅是現在被熱議的用來驅動云服務的這一個。根據研究公司IDC的報道，在支持計算機服務的芯片市場，Intel的占有率達到了99%。所以，就目前看來，這就是Intel的未來。
Intel的選擇：云芯片
Intel看到了消費者正在流動（從PC到手機和平板），也看到了生意正在流動（尋求向所有的手機和平板提供聯網服務導致的向數據中心的流動）。但是，與此同時，Intel也意識到，自己的優勢并不在移動設備上。當然，公司依然在嘗試推動移動芯片和蜂窩網絡調制解調器的發展，但是至少，它知道不應該再自稱是一家手機公司，特別是解聘了那么多員工。那是他們在很久以前就錯過了的一個機會。
談到物聯網，Intel其實并沒有落后。但其中的原因是物聯網還沒有真正的普及，并且很難預測物聯網的未來會是怎么樣的。至少短期來說是這樣。“物聯網領域還沒誕生強者”，Moor Insights & Strategy的總裁兼首席分析師Patrick Moorhead說。Moor Insights & Strategy是一家緊密追蹤芯片產業，尤其是Intel業務的研究公司。簡而言之，Intel說 “數據中心和物聯網業務是Intel的主要增長業務時”，它很可能說的是實話。
但是，即便是在數據中心領域，從某種程度上來說，Intel面臨的是一個不確定的未來。現在，互聯網巨頭，其中包括很多大型的云計算公司，都在迅速地向人工智能領域的的一個分支——深度學習靠攏。這種人工智能技術現在推動圖像識別和語音識別在谷歌搜索引擎中的應用。深度學習依賴于芯片，也就是常說的，圖像處理單元（GPUs），這種芯片Intel沒有銷售。
雖然Intel確實提供了一種替代品FPGA。但是今天，GPUs是AI的支柱。隨著深度學習技術在互聯網以及云計算服務中的普及，GPUs制造商，比如Intel的死敵英偉達的影響力只會持續變強。這么看來，Intel的重構就可以理解了，但是它在云上的地位還遠沒有得到保證。
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此外，近年來隨著深度學習應用大量涌現，超級計算機的架構逐漸向深度學習應用優化，從傳統CPU為主GPU為輔的Intel處理器變為GPU為主CPU為輔的結構。2016年3月，GUP巨頭NVIDIA推出一款致力于加速人工智能和深度學習的芯片Tesla P100，投入研發經費20多億美元。當時，Facebook人工智能實驗室負責人Yann LeCun就評論稱：“隨著神經網絡越變越大，我們不僅需要內存更大、速度更快的GPU，也需要大幅提升GPU間的通信速度以及能夠利用降低精度進行運算的硬件。”
但是，“未來NVIDIA的這個市場仍面臨低成本專用處理器和FPGA的沖擊，”新智元智庫專家、寒武紀科技創始人兼CEO陳天石告訴新智元記者。寒武紀科技的首個深度學習專用處理器架構——寒武紀神經網絡處理器就只聚焦人工智能。
而來自低成本FPGA的威脅更是已經持續了很多年——2012年，百度決定自主設計深度學習專有的體系結構和芯片，經過深入研究和論證，為讓項目快速落地及迭代，工程師最后決定使用FPGA實現百度第一版自主設計的深度學習專有芯片。
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差不多在同樣的時間，IBM 發布了一款用于深度學習的類腦超級計算平臺 IBM TrueNorth，基礎是16個IBM此前研發的脈沖神經網絡芯片TrueNorth，處理能力相當于 1600 萬個神經元和 40 億個神經鍵，消耗的能量只需 2.5 瓦。像這樣將低能耗的類腦處理器應用于深度學習無疑是未來大數據處理的方向之一。
總之，Intel大幅裁員不僅是市場對PC需求量不斷下降所致，我們能從中看出整個芯片產業一股更大的趨勢：隨著以深度學習為代表的人工智能技術走向主流，占據市場幾十年的CPU可能被拉下王座；成本更低的FPGA、能夠以更快速度處理數據的GPU、能夠以更低精度進行計算的概率芯片和更多采用全新架構的專用處理器爭奪市場的時代到來了。
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