英特爾全球裁員1.2萬(wàn)，人工智能時(shí)代CPU正被拉下王座？

這不僅是市場(chǎng)對PC需求量不斷下降所致，我們能從中看出整個(gè)芯片產(chǎn)業(yè)一股更大的趨勢：隨著(zhù)以深度學(xué)習為代表的人工智能技術(shù)走向主流。

【導讀】Intel近日宣布計劃裁員1.2萬(wàn)人，公司接下來(lái)將進(jìn)行12億美元重組。這不僅是市場(chǎng)對PC需求量不斷下降所致，我們能從中看出整個(gè)芯片產(chǎn)業(yè)一股更大的趨勢：隨著(zhù)以深度學(xué)習為代表的人工智能技術(shù)走向主流，占據市場(chǎng)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(jìn)行計算的概率芯片和其他更多采用全新架構的（專(zhuān)用）處理器爭奪市場(chǎng)的時(shí)代到來(lái)了。

2016年4月19日，全球最大半導體廠(chǎng)商Intel宣布計劃在全球范圍內裁員1.2萬(wàn)人，相當于公司總人數的11%，這是近10年來(lái)Intel最大規模一次裁員。同時(shí)，這一舉措還僅僅是Intel接下來(lái)將要進(jìn)行價(jià)值12億美元公司重組計劃的一部分。官方新聞稱(chēng)這是為了調整公司結構以應對后PC時(shí)代。在這個(gè)重磅新聞中，有一個(gè)關(guān)鍵詞可能被忽略了，那就是手機。

據媒體報道，Intel將在全球裁員11%，以“推動(dòng)公司從一家個(gè)人電腦公司向云以及10多億智能聯(lián)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(shuō)，至少看起來(lái)不是。

在這里，“智能聯(lián)結計算設備”指的是物聯(lián)網(wǎng)。 當然，物聯(lián)網(wǎng)這一被用爛的詞并沒(méi)能完全抓住Intel真正想要做的全部事情（這不僅僅是用讓聯(lián)網(wǎng)的溫度控制器那么簡(jiǎn)單）。不管怎么說(shuō)，Intel事實(shí)上已經(jīng)不再是一家PC公司或者一家智能手機公司。并且，物聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有真正成型，所以，Intel要變成一家云公司。

這對Intel來(lái)說(shuō)是件好事，至少目前看來(lái)是這樣。不管你認為云的名字改叫什么，這個(gè)市場(chǎng)是確實(shí)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(chǎng)將會(huì )達到1910億美元。云計算是一種開(kāi)展業(yè)務(wù)的方式，能讓企業(yè)在沒(méi)有建立自己的服務(wù)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(wù)機器的芯片，其中包括亞馬遜、谷歌和微軟。

鑒于PC市場(chǎng)正在消退，并且在智能手機芯片市場(chǎng)上幾乎沒(méi)有真正的成功過(guò)，現在Intel決定進(jìn)行重構（重建品牌），把自己打造成一家服務(wù)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(wù)的芯片公司。

不可否認的是，Intel確實(shí)統治著(zhù)所有的數據中心，而不僅僅是現在被熱議的用來(lái)驅動(dòng)云服務(wù)的這一個(gè)。根據研究公司IDC的報道，在支持計算機服務(wù)的芯片市場(chǎng)，Intel的占有率達到了99%。所以，就目前看來(lái)，這就是Intel的未來(lái)。

Intel看到了消費者正在流動(dòng)（從PC到手機和平板），也看到了生意正在流動(dòng)（尋求向所有的手機和平板提供聯(lián)網(wǎng)服務(wù)導致的向數據中心的流動(dòng)）。但是，與此同時(shí)，Intel也意識到，自己的優(yōu)勢并不在移動(dòng)設備上。當然，公司依然在嘗試推動(dòng)移動(dòng)芯片和蜂窩網(wǎng)絡(luò )調制解調器的發(fā)展，但是至少，它知道不應該再自稱(chēng)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(guò)了的一個(gè)機會(huì )。

談到物聯(lián)網(wǎng)，Intel其實(shí)并沒(méi)有落后。但其中的原因是物聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有真正的普及，并且很難預測，物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)會(huì )是怎么樣的。至少短期來(lái)說(shuō)是這樣。“物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域還沒(méi)誕生強者”，Moor Insights & Strategy的總裁兼首席分析師Patrick Moorhead說(shuō)。Moor Insights & Strategy是一家緊密追蹤芯片產(chǎn)業(yè)，尤其是Intel的業(yè)務(wù)的研究公司。簡(jiǎn)而言之，Intel說(shuō) “數據中心和物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)是Intel的主要增長(cháng)業(yè)務(wù)時(shí)”，它很可能說(shuō)的是實(shí)話(huà)。

但是，即便是在數據中心領(lǐng)域，從某種程度上來(lái)說(shuō)，Intel面臨的是一個(gè)不確定的未來(lái)?，F在，互聯(lián)網(wǎng)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(lǐng)域的的一個(gè)分支——深度學(xué)習靠攏。這種人工智能技術(shù)現在推動(dòng)圖像識別和語(yǔ)音識別在谷歌搜索引擎中的應用。深度學(xué)習依賴(lài)于芯片，也就是常說(shuō)的，圖像處理單元（GPUs），這種芯片Intel沒(méi)有銷(xiāo)售。

雖然Intel確實(shí)提供了一種替代品FPGA。但是今天，GPUs是AI的支柱。隨著(zhù)深度學(xué)習技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)以及云計算服務(wù)中的普及，GPUs制造商，比如Intel的死敵英偉達的影響力只會(huì )持續變強。這么看來(lái)，Intel的重構就可以理解了，但是它在云上的地位還遠沒(méi)有得到保證。

再來(lái)看Intel的最大競爭對手TSMC，這家芯片制造商在2015年量產(chǎn)N16，專(zhuān)家預計從2017年第二季度開(kāi)始TSMC的N10技術(shù)就能帶來(lái)顯著(zhù)盈利，并且TSMC計劃在2018年上半年量產(chǎn)N7芯片。相對的，Intel在2014年中才開(kāi)始量產(chǎn)N14，并且預計到2017年下半年才會(huì )過(guò)渡到N10技術(shù)。而Intel的N7更是要到2020年才會(huì )開(kāi)始生產(chǎn)。也就是說(shuō)，TSMC能夠每年都實(shí)現大幅技術(shù)提升，而Intel沒(méi)有做到這一點(diǎn)。

此外，近年來(lái)隨著(zhù)深度學(xué)習應用大量涌現，超級計算機的架構逐漸向深度學(xué)習應用優(yōu)化，從傳統CPU為主GPU為輔的Intel處理器變?yōu)镚PU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(xué)習的芯片Tesla P100，投入研發(fā)經(jīng)費20多億美元。當時(shí)，Facebook人工智能實(shí)驗室負責人Yann LeCun就評論稱(chēng)：“隨著(zhù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )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(jìn)行運算的硬件。”

但是，“未來(lái)NVIDIA的這個(gè)市場(chǎng)仍面臨低成本專(zhuān)用處理器和FPGA的沖擊，”新智元智庫專(zhuān)家、寒武紀科技創(chuàng )始人兼CEO陳天石告訴新智元記者。寒武紀科技的首個(gè)深度學(xué)習專(zhuān)用處理器架構——寒武紀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器就只聚焦人工智能。

而來(lái)自低成本FPGA的威脅更是已經(jīng)持續了很多年——2012年，百度決定自主設計深度學(xué)習專(zhuān)有的體系結構和芯片，經(jīng)過(guò)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(shí)現百度第一版自主設計的深度學(xué)習專(zhuān)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(dòng)物體（比如汽車(chē)），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(shí)驗室教授、Twitter首席媒體科學(xué)家Deb Roy評論稱(chēng)，越來(lái)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(shí)世界和人的行為，無(wú)疑近似計算的潮流正在興起。實(shí)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(kāi)發(fā)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(lái)源：MIT Techonolgy Review

差不多在同樣的時(shí)間，IBM 發(fā)布了一款用于深度學(xué)習的類(lèi)腦超級計算平臺 IBM TrueNorth，基礎是16個(gè)IBM此前研發(fā)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )芯片TrueNorth，處理能力相當于 1600 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和 40 億個(gè)神經(jīng)鍵，消耗的能量只需 2.5 瓦。像這樣將低能耗的類(lèi)腦處理器應用于深度學(xué)習無(wú)疑是未來(lái)大數據處理的方向之一。

總之，Intel大幅裁員不僅是市場(chǎng)對PC需求量不斷下降所致，我們能從中看出整個(gè)芯片產(chǎn)業(yè)一股更大的趨勢：隨著(zhù)以深度學(xué)習為代表的人工智能技術(shù)走向主流，占據市場(chǎng)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(jìn)行計算的概率芯片和更多采用全新架構的專(zhuān)用處理器爭奪市場(chǎng)的時(shí)代到來(lái)了。

參考資料

Cade Metz，Intel Can’t Win Mobile, But It Owns the Cloud—For Now，Wired

Tom Simonite，Why a Chip That’s Bad at Math Can Help Computers Tackle Harder Problems，MIT Techonolgy Review

Ashraf Eassa，Intel Corporation Needs to Rethink Its Entire Silicon Strategy，Fool.com

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