英特尔公司于上周宣布其已经建立一个新的AI部门，旨在整合旗下业已拥有的多个项目及收购资产。该部门负责人为Naveen Rao，即已被英特尔收购的Nervana公司前执行长。这意味着英特尔公司已经确定在人工智能与机器学习领域占得重要的一席之地，并可能将业务进一步扩展至其它多个层面——从自动驾驶车辆到物联网再到强化企业系统，且这一切都将在未来五到七年内逐步实现。

从短期角度来看，该部门将重点进行与其软件及硬件（包括Nervana、至强/Lakecrest芯片及其后续系统）相关之研究工作，旨在为无人机、自动驾驶车辆、智能城市、医疗卫生以及个人电器等方案提供AI支持。不过从长久角度出发，英特尔公司应该会推出一套完整的产品集，旨在将其芯片业务涵盖下使用大量边缘计算分支的传统制造商客户转化至以至强Phi为基础的AI解决方案大型数据中心平台中，进而支撑金融模型、生物研究/建模以及科学研究工作。

举例来说，英特尔公司对Mobileye与Nervana两家企业的收购将为此部门的业务提供有力支持。Mobileye公司被广泛视为一家自动驾驶汽车与无人机发展愿景的有力推动者，但其基于视觉识别机制的技术方案在配合AI与机器学习的情况下，将能够在安全保障、健康相关观察诊断以及实时预测等领域带来巨大的潜在价值。

除此之外，收购于2015年的Saffron公司（及其AI即服务模式）也已经开始帮助英特尔实现客户需求可见性，帮助其了解未来市场动向并针对相关解决方案进行实验性测试。Nervana公司则为英特尔带来了利用优化型架构强化至强Phi大规模并行处理系统，从而支持下一代AI系统的能力。英特尔公司亦与各个研究与开源技术社区保持着密切的合作关系，这将确保芯片巨头能够尽可能对AI/机器学习领域的发展动向加以影响。

不过英特尔公司还将通过其咨询服务部署大量定制化解决方案，并将最终以现成可用企业级认知计算工具集的形式将其投放至垂直行业当中，具体包括金融建模、遗传研究、运输最佳路径等层面。最终目标：与IBM沃森的现有与未来各类潜在解决方案展开针锋相对的竞争。

IBM公司目前选择的则是另一条不同的发展路线。考虑到目前尚处于这一新兴市场的早期发展阶段，IBM公司拥有相当主动的地位优势。其已经与多家优势企业签订合作协议（例如与Salesforce进行合作），同时亦获得了较为稳定的自有AI相关业务（例如Weather.com）。

IBM公司正在投入大量资金支撑沃森及其相关服务，同时提供丰富资源以确保其获得成功。

IBM公司很可能在未来一到两年内在这一领域进行额外收购。IBM公司将沃森视为其主要AI通用型平台，这一定位与Websphere之于其Web服务非常相似，且目前正在通过其服务组织与合作关系以该平台为基础构建多种定制化解决方案。另外，蓝色巨人还将持续通过收购活动获取各类补充性技术资产。

不过英特尔公司认为IBM目前面对着一大独特挑战，而这也正是芯片巨头能够借以破坏其先发优势的重要契机。沃森目前正在采取广泛性认知计算方法，努力帮助客户实现一切需求。虽然其确实拥有部分较为集中的垂直行业解决方案，但与IBM过去的其它产品类似，沃森的整体定位仍然为提供通用型功能。这对于AI技术成果而言显然是一条艰难的道路。

英特尔公司所采取的更为集中的方式最终可能更有可能获得成功。通过定位具体需求及“模板”，并借此指引神经网络完成具体工作，而后对其硬件资产进行优化，英特尔公司认为其将能够借此针对特定市场与业务需求提供经过全面优化的针对性解决方案，最终击败其它竞争对手。

英特尔方面目前正在利用标准与开源工具进行研发，而非打造专有性解决方案。芯片巨头亦在使用Tensorflow与Neon，二者分别为由谷歌公司开发的开源机器学习库与一套基于Python的开源深度学习语言与库——后者专门针对英特尔硬件进行优化，但仍保持开源特性。事实上，Neon甚至能够运行在由英特尔公司主要竞争对手英伟达提供的GPU之上。英特尔公司正为开源社区提供一系列其自有创新成果，并着手与谷歌及微软等重量级技术厂商建立合作关系。这种作法显然更符合英特尔公司以往的经验与业务实践，并应该能够为其带来更具可行性的实施模式。

我预计英特尔公司在未来几年内还将在这一快速发展的市场之上进行其它一系列额外收购。这种套餐性质的方案将可用于解决大多数实际问题，从而充分匹配企业的常见业务需求。英特尔公司明显正在寻求有针对性的垂直型解决方案以处理定制化业务挑战，而非部署泛用性系统。在这一基础之上，英特尔将能够将这些针对性方案转化为实际产品，以通过其传统营销渠道供各合作伙伴/解决方案供应商使用。

新的英特尔AI部门也必然在这一领域全力以赴，因为其需要直接向公司CEO Brian Krznich报告。毫无疑问，该部门的实际表现对于英特尔公司的未来发展至关重要，并将在未来三到五年内逐步成为芯片巨头的另一大主要收入来源。AI技术将能够触及其几乎每一条现有产品线，并结合原有功能逐步推动其向下一阶段迈进。不过，目前我们还很难完全理解AI所需要的计算架构。对于AI相关解决方案而言，采用标准的CPU加GPU计算架构可能还不足以提供充足的资源，也正因为如此，英特尔公司于去年收购了Nervana芯片架构等一系列技术成果。

另外，英特尔公司亦为Cloudera提供投资，希望未来能够将其转引入至强芯片并转化为其它大数据功能。虽然我们尚不清楚这些架构在未来几年将出现怎样的变化，但其在理论上确实拥有强大的吸引力。

总结陈词：凭借着这一声明，英特尔公司明确强调其绝不能容忍自己被AI这波技术发展浪潮所遗忘。事实上，考虑到芯片巨头所掌握的丰富资源，预计其完全有能力成为这一新型技术/研究领域的主要实施者，并能够凭借着良好的市场理解能力成为其中的关键性贡献者。英特尔的相关举措亦有助于整个技术社区了解我们需要 在AI中实现的具体功能、下一代计算系统的实际形态，并最终立足长远角度重塑芯片巨头的自身业务。

英特尔公司已经全力进军这一领域，因此像IBM沃森这类AI集中型解决方案厂商与英伟达这类硬件供应商无疑需要打起精神进行应战。 ')}