本文摘要：半导体硅片启动了电子和计算机化的革命，而在我们网络的数字世界里，硅集成电路（IC）完全承托着当前我们需要看见的一切的科技产品，英特尔毫无疑问是其中倍受注目的焦点。

半导体硅片启动了电子和计算机化的革命，而在我们网络的数字世界里，硅集成电路（IC）完全承托着当前我们需要看见的一切的科技产品，英特尔毫无疑问是其中倍受注目的焦点。如今，得芯片者得天下的论调依旧流行。但战场却再次发生了移往，AI芯片毫无疑问是科技行业最惹人注目的赛道。

全世界我们告诉的科技公司还包括谷歌、亚马逊、微软公司、英伟达、苹果、阿里巴巴、高通、华为等企业不约而同发展起自身AI芯片，甚至造车的特斯拉也声称要研发自己的人工智能芯片。除此之外，还有许多东面大资本的创业型公司，整个赛道堪称是人满为患。作为劲歌江湖半个世纪的英特尔大自然也会掉落，最近一段时间关于英特尔高举高打步入AI芯片等AI涉及业务的消息也是不息入耳，建长城，救回北极熊......不过面临如狼似虎的竞争对手，英特尔究竟能否还能C位出道呢？剪成大大的芯片安全性批评声：品牌“光环效应”萎缩相当严重老牌科技巨头总是更容易引发人们的注目和信任呢，这类企业头上往往自带“光环效应”，不只是针对C端的普通民众和用户，更好的还有B端的合作伙伴。

特别是在是做到类似于AI芯片这样的核心技术输入企业，它们必须存求更加多的B末端场景展开紧贴，构成B2B2C的模式。自由选择市场上口碑好的供应商，毫无疑问不会给产品带给不少特分，同时也有可能因此感动不少用户。

忽略，供应商名不并转经传，或者有一些黑料，需求方对这类供应商的自由选择也不会慎之又慎。以三星为事例，三星Galaxy Note 7的告终是对三星品牌带给的伤害持久性是显而易见的，这或许也沦为三星手机摆不掉的一个污点。在韩国，人们有可能很更容易就原谅。

但在全球其他地方，国外很多科技网站通过调查回应非常一部分消费者回应有可能会再行出售另一款三星设备，特别是在是在中国市场，三星手机的败相早已显而易见。关于英特尔芯片方面，最近几年关于其芯片安全性的曝光、批评和辩论总是不恨入耳。去年11月，有媒体报道称之为根据《财富》杂志的报导，英特尔否认最近数年卖出的PC芯片完全全部不存在多个相当严重的软件安全性缺失。这些安全漏洞主要不存在于英特尔CPU上的“管理引擎”功能，这些漏洞不存在于英特尔最近出售的完全每一款主流芯片，还包括2015年发售的第六代酷睿芯片、2016年发售的第七代酷睿芯片全新以及去年发售的第八代酷睿处理器系列。

消息一出，立马引发了轩然大波，虽说英特尔主动否认了，但是这一污点或许很难浸整洁。今年年初，在知乎上也有网友曝出有英特尔、AMD、ARM等多家处理器都被曝出代号为 “ Meltdown ”和“ Spectre ”的漏洞问题，但其中也只有英特尔的处理器不存在Meltdown漏洞。今年八月，英特尔又发布了十几个自家产品的安全漏洞改版补丁，其中就有一个新的类型的Spectre漏洞，这也许也将引起人们对其安全性更好的猜测。

那么芯片漏洞带给的影响是什么呢？信息安全！数年前的棱镜事件闹得的全世界人人自危，而今年以来，上半年脸书信息泄漏事件还历历在目，扎克伯格一时间也被冲向全世界舆论的风口浪尖上。本月，脸书又一次遭遇了大规模用户数据泄漏，近5000万用户的账户有可能遭遇侵略、甚至伪造，这也让个人信息的安全性问题再行一次沦为全球注目的焦点。

而中国市场方面，虽说脸书的中国用户十分受限，但有一个具体的趋势就是国人对个人信息的推崇程度在日益加剧，特别是在是各种信息泄漏引起的很差后果屡屡再次发生，并不是百度掌门人李彦宏所说的那样：“中国用户不在乎隐私”。特别是在是前不久华住酒店旗下酒店大约5亿条个人信息遭到泄漏，并在境外黑市中贩卖的消息曝出，国内用户对信息安全问题也下降到了空前的高度。

如今，随着机器学习、大数据计算能力、存储能力、5G等技术的高速发展，物联网的呼声也是越发悦耳。但物联网时代，人们生活的方方面面都会转化成为海量的数据，这些数据牵涉到个人隐私甚至财产生命安全，因而信息安全问题也沦为技术发展过程中人们十分推崇的问题，安全性也沦为B末端和C末端自由选择合作与否的关键参照因素。英特尔就是如此，距离上一次被曝出漏洞的时间也远比太久，人们再行难免会也会岂得那么慢，况且即便用户忘了，竞争对手也不会偶尔的拿出来警告，而如何填补之前品牌“光环”的伤害也将沦为英特尔AI芯片发展过程中必须考虑到的问题，这有可能使得原本注目英特尔的企业，投放AMD等竞争对手的深爱。

路径倚赖下的发展弊端突显：英特尔主导地位仍然？50年前英特尔微处理器公司的创始人之一的戈登·摩尔给了我们摩尔定律，他仔细观察到组件研发的复杂性每年翻一番，后来改动为：芯片中构建的晶体管数量将约每24个月翻一番。这一比率又在约18个月内减少了一倍。然后，摩尔定律仍然提示着半导体产业的发展。

如今，摩尔定律早已沿袭了50余年，其整体变革大约为2的31次方，也就是20亿以上。这意味著今天的内存芯片的数据是1965年的20亿倍。或者说今天的计算机硬件是同等成本的20亿倍，但这知道构建了吗？答案显而易见。

可以说道，无论怎样转换，也预想超过20亿倍的水平。事实上，这主要基于半导体小型化产生的热量增加，从而使CPU运营得更慢。

然而，随着半导体的小型化早已相似硅的理论和元素无限大，摩尔定律过热的呼声也更加低。英特尔引以为傲的半导体业务龙头的方位也早已被三星取而代之。

事实上，摩尔定律惜有一天不会过热这早已沦为给所有人普遍认为的事实，但是从英得尔最近十多年的展现出来看，或许有些过分安逸了。说道到这里，与iPhone的失之交臂有可能是英特尔最愧疚的事吧。史蒂夫·乔布斯来去找英特尔卖智能手机芯片。

英特尔当然想要在这个新兴市场占有主导地位，而且它失误了iPhone市场的规模。而随后在移动末端英特尔也是步步不受砍，在移动市场上被ARM守住先机，错失了移动终端CPU市场。利用这次与苹果的失之交臂，难于找到，优势有时候也是劣势，英特尔的技术优势非常明显，但过度着迷于技术变革，这只不过构成了一种脱节的商业模式，容许了它能做到和无法做到的事情。

智能手机是个很好的例子，除此之外，在无人车等方面的研究上英特尔或许也在一如既往的押注于芯片技术上，事实上5G、汽车生产某种程度也是无人车必须考虑到的问题。物联网本身只不过是软件+硬件的组合体，英特尔在软件方面特别是在是核心芯片技术方面的实力没有人猜测，但在硬件方面或许没竞争对手的布局更加普遍。谷歌手机虽说和英特尔手机业务可谓难兄难弟，但是谷歌还有遍及全球的安卓系统，苹果和华为也有手机、手环等一系列硬件产品矩阵作为承托，便于它们转入市场。

从技术本身来看，深度自学是人工智能的前沿发展之一，训练一个神经网络，让它“自学”，就像创建神经元之间的联系和强化大脑中的这些联系一样。在计算出来上，该自学过程可以分段化，因此可以用于GPU硬件加速自学过程。

这些神经网络为语音辨识软件、语言翻译成和语义搜寻设施获取了动力，如今谷歌、Facebook和许多应用程序都在用于这些工具。因此，一般来看，现行的深度自学运算架构的许多设计还是使用CPU加快延长自学时间，或许企业AI转型也要基于CPU平台来构建，在既有IT基础设施和数据应用于平台之上建构AI，如此显然英特尔或许优势很显著。

最近一段时间，英特尔主推的至强劲处理器就是对现有CPU展开优化。但被迫说道的是，很多技术方面的假设很难用“分段化”来说明，人工智能的发展重点仍然在于如何让深度自学以极具效率方式已完成训练，如此显然，英特尔所谓的优势只不过也没有那么显著。在此我们不妨拿facebook和谷歌的AI芯片展开为事例展开分析。

Facebook自定义的计算机服务器“Big Sur”，是与图形处理单元（GPU）在个人电脑中用于的图形卡，用来播出近期的视频游戏与3D图形，谷歌的硬件也是如此。那么，为什么人工智能计算出来是由图形处理器而不是主流计算机处理器建构的呢？最初，GPU设计为协同处理器，与计算机的主要中央处理单元（CPU）一起工作，以便已完成拒绝较高的计算出来图形任务。由于图像中的一个区域和另一个区域之间没联系或相互依存，作业可以很更容易地分解成分开的任务，这些任务可以并行处理，运营效率要更快。

因此很多人指出充分发挥GPU+CPU的协同效应才是大势所趋，英特尔在CPU领域的成就还足以说道在未来人工智能芯片领域万事大吉。技术范儿十足，CPU领先，这是笔者眼中的英特尔，但这话总领先化作病态，过往巅峰使得企业构成了一种路径倚赖，这使得英特尔在人工智能布局看起来很难算是是尽如人意。因势而行，有的放矢：以固有优势为核心的产业链伸延才是关键毫无疑问，英特尔的过往是巅峰的，但通过它近几年的展现出来看，或许早已面对着回头下神坛的有可能。能否汲取移动互联网时代艾米的教训，沦为它能否之后自己巅峰的关键所在。

企业的身后总有一天少有替代者，但外因是一方面，一般来说情况下，最牢固的堡垒往往就是指内部崩溃，英特尔发展过程中最必须解决问题的问题某种程度也是源于于内部。之前错失苹果，移动互联网的“一步快，步步快”，这只不过就是其内部问题的一个反映。除此之外，之前芯片曝出安全性问题则是另一个反映，有问题的芯片为什么还不会流向市场？这在内部知道没有人能找到吗？毕竟应当不是，那么问题是什么呢？当然了，产品问题是一方面，但战略方面的问题尤为可怕，这些也是我们熟悉的“大公司病”症状的集中体现。

据有关资料表明，作为英特尔主要竞争对手之一的英伟达早在2012年就与谷歌进行合作，修建了当时仅次于的人工神经网络，之后英伟达显示卡转入各个深度自学团队进也就沦为顺理成章的事，之后也一步步的前进自己的AI芯片业务。而反观此时的英特尔还在移动业务上企图拼死一搏。在笔者显然，如今英特尔布局比较较早，早已堕了下乘，但是好在之前CPU方面的累积过分实力雄厚，也不是没急弯转弯的机会。却是整个人工智能芯片赛道也才刚刚开始，对于英特尔来说，找准准确的姿势才是守住未来的关键，在笔者显然这主要反映在以下两个方面：一方面，作好技术的的折衷之术。

行业竞争的关键在于什么呢？在笔者显然这主要各不相同八个字：拆掉边界，壁垒重组。物联网的发展牵涉到的技术来自于多个方面，原本某个领域的领先并不意味著万事大吉。CPU计算力占有部分较小，擅长于逻辑掌控；GPU计算出来单元数量众多 但无法分开用于，但从目前来看这两项必须协同发展，除此之外，5G等涉及技术某种程度必须有所牵涉到。技术研发本身也是个持续性的进程，试错成本很高，即便在技术上知道正处于领先，但在具体实施阶段否采行也是个未知数，却是技术越高，价值越大，投入成本也越高，但明确的效果上却不一定会有多大差距。

而就AI芯片的研发方面，赛道感觉刚愈演愈烈，英特尔有可能入局远比早于，但这并不意味著未来就不会领先，相比较移动互联网的落地，物联网所必须的要素过分多，因而产业愈演愈烈会一蹴而就。另一方面，软硬兼施。技术是一方面，但任何技术都必须在一定的场景作为载体才能充分发挥确实的价值，这二者归属于有序的关系。

英特尔仍然以来的技术基因自不用说，但硬件方面还是依赖合作伙伴，然而未来人工智能芯片的赛道上，英特尔面对的竞争对手大都不是等闲之辈，在技术实力上未必比英特尔很弱，可替代性也较为强劲，这时候，如果有自己的硬件作为承托毫无疑问不会好上很多。物联网的未来是范围经济而不是规模经济。企业必须通过不断扩大经营范围，减少业务种类，输入两种或两种以上的服务引发的单位成本的减少，对于英特尔来说，打造出技术输入特硬件的组合拳有助其范围经济的构建。

即便是科技巨头也要懂因势而行，顺势而为，不然自己很有可能就是下一个柯达。对于英特尔来说，原本的优势在被自己的竞争对手一点点的蚕食，要想要确实建构比较务实的护城河不能超越自己的边界，却是在当前的商业社会企业优势往往创建在多个堡垒上，而不是一个堡垒，英特尔几乎可以以GPU优势为核心和基础，对产业链其它细分市场展开渗入。

而这也许也才是英特尔未来发展的准确姿态。

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