英特尔手握FPGA和VPU“杀手锏”，在AI领域干翻NVIDIA只是时间问题？

概述：

英特尔得力于它产品的多样化，正在成为世界上最大的AI硬件玩家；

一些客户正在慢慢投向英特尔，虽然NVIDIA仍然是AI领域强大的存在。

英特尔最近推出了Movidius神经计算棒，这是这是世界上首个基于USB模式的深度学习推理工具和独立的人工智能（AI）加速器，为广泛的边缘主机设备提供专用深度神经网络处理功能。专为产品开发者、研究人员和创客设计，提供专用高性能深度神经网络处理性能，从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。

英特尔将AI相关的硬件/设备都带入到了极具创新的市场。另一方面，英特尔的FPGA也被使用在了奥迪A8的ADAS单元，预计发布时间是2018年。本文所要将的就是英特尔在AI硬件领域的动作。

英特尔AI硬件的多元化

当我们谈及英特尔AI领域的发展时，往往FPGA成为主要焦点。其实，英特尔也正在开拓硬件方面的多样化，来获取更多的AI硬件市场份额。2016年11月英特尔收购了Movidius，将英特尔的RealSense视觉技术与Movidius技术相结合，来加速其计算视觉发展。

AI是个一分为二的概念，首先是通过神经网络来训练AI设备，在基于训练的基础上，来授权其进行决策，并运用到现实世界中。第二部分就是推理，目前英特尔在AI领域主要竞争对手NVIDIA而言，它的GPU已经在AI领域被广泛使用，除了自动驾驶领域，但在这推理部分，NVIDIA的技术还没有被大量使用。

但是英特尔小尺寸硬件可以被用于无人机、机器人、VR头显等设备中，这些硬件包括面向物联网市场的FPGA（如MAX 10和Cyclone V）和Movidius。

对于HPC（高性能计算）数据中心而来，英特尔最新的可扩展Xeon处理器和Xeon Phi协处理器将对Nvidia的基于Volta的GPU具有很强的竞争力。不过，NVIDIA的GPU比英特尔HPC产品更有效率。然而，随着Scalable Xeon和Night’s Mill Xeon Phi的到来，HPC正在助力英特尔改变局面。

英特尔VPU技术没有真正竞争对手

英特尔收购Movidius主要目的是为了其极低功耗的产品--Myriad 2 VPU。将英特尔的RealSense深度感测摄像机与Movidius的Myriad 2 VPU相结合，可以造出更多高效的AI产品。VPU在里面到底有啥用？它可以处理RealSense摄像机过来的视觉数据，并且该数据可以被用作AI设备的训练和推理。

就比如监控摄像机，这些在中国和美国等国家有很大的需求。今年4月初，Movidius公司发布了一项声明表示，美国大华科技利用Movidius公司的Myriad 2 VPU产品给视频监控摄像机供电。

英特尔基于Arria 10 FPGA的视觉技术也为日本跨国NEC公司的NeoFace面部识别技术提供支持。NEC的产品主要定位移动人群，其中之一就是现代化监控摄像头。据预计，带2020年，中国将安装4.5亿台新监控摄像头。

其实英特尔VPU并没有实际的竞争对手，如果说苹果是其真正对手，iPhone 7上有先进的相机技术，但除了iPhone还没有很多例子，我个人觉得苹果已经失去了相机方面的优势。几年前，苹果收购了以色列相机公司LinX Imaging，不过很多技术进步并未超越iPhone。与此同时，摩托罗拉为旗下Moto Mod（360°相机）产品选择了英特尔相机技术。

投资者角度

英特尔正在逐渐成为世界上多元化AI硬件产品玩家，不过目前NVIDIA的GPU产品仍有很高的市场地位，而且估值更高。

IBM也是AI领域的领先玩家，但它基本上属于一个以软件为中心的公司。不过，IBM正在通过其专业的AI软件知识来提升其硬件业务。英特尔的多样化硬件可以用于多行业服务，例如奥迪宣布，英特尔的FPGA和传感器产品将用于2018年的奥迪A8。

英特尔物联网部门和PSG部门正在呈现温和的上升趋势，我坚信这上升趋势将变得更为猛烈。

结论

从英特尔第二财季盈利情况来看，虽然有一些收益数据令人失望，但英特尔在这些方面的亏损也非常有限。我们需要了解英特尔在AI领域真正的潜力，HPC的FPGA，小尺寸FPGA和基于VPU的视觉解决方案，这些都具有很大的市场潜力，将助力英特尔未来的收入增长。

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