据《福布斯》北京时间10月18日报道，在受到广泛关注的人工智能市场上，芯片巨头英特尔被认为是后来者。图形芯片巨头英伟达已经成为深度学习的关键硬件平台，深度学习是人工智能的一个分支，使用大量数据来训练计算机。 但今年晚些时候，英特尔将发布首款专门用于运行人工智能应用程序的芯片。
这也是英特尔反击英伟达的“第一枪”。英特尔发现自己是一个强大的盟友：Facebook。 当地时间周二，英特尔首席执行官布莱恩·科再奇(Brian Krzanich)发表博文称，“当我们将新一代人工智能硬件推向市场时，我们很高兴能与Facebook密切合作并分享其技术见解。
” 英特尔只会向包括 Facebook 在内的有限数量的合作伙伴提供第一代人工智能芯片，以获取反馈，然后在明年推出第二代芯片。Facebook 是研究和应用领域的重要公司。
致力于人工智能技术的发展，成立了以深度学习先驱Yann LeCun为所长的人工智能研究院，并在其社交网络中广泛应用了最新的人工智能。 Intel将其人工智能芯片称为神经网络处理器，原代号为 Lake Crest。顾名思义，这款芯片针对运行神经网络（深度学习的别称）应用程序进行了优化。 英特尔人工智能部门副总裁 Naveen Rao 在接受采访时表示， “这是全球首款专门运行神经网络的芯片产品。
” Rao 表示，这款芯片在推理和训练 AI 模型方面都表现出色。 Nvidia图形处理器之所以能在人工智能市场取得成功，在于其海量并行处理能力。
在图形处理器中，有数千台并行运行的微型计算机，专门用于渲染像素。几年前，研究人员发现图形处理器的并行运算能力非常适合运行深度学习算法。
英特尔表示，神经网络处理器也擅长并行计算。 英特尔计划在今年晚些时候发布其人工智能芯片的基准测试。 Rao 自 2014 年以来一直致力于神经网络处理器开发。他于 2014 年创立了人工智能初创公司 Nervana，并于去年将该公司以 4 亿美元的价格出售给英特尔。
由于神经网络处理器设计并非来自英特尔内部，因此第一代芯片将由台积电而非英特尔制造。英特尔表示，从第二代开始，神经网络处理器将自行制造，产量将大于第一代产品。 在数据中心处理器市场，英特尔的市场份额高达99%，但英伟达图形处理器已经成为人工智能发展的“必需品”，其数据中心业务也蓬勃发展。最新财报显示，英伟达数据中心业务收入为4.16亿美元，同比增长175%；英特尔最近一个季度的数据中心业务收入为44亿美元，但增长率仅为9.9%。
人工智能时代，英特尔必须摆脱对通用中央处理器的依赖，才能不落后。它已经收购了许多公司。
英特尔最大的一笔收购发生在2015年，当时它斥资167亿美元收购了现场可编程门阵列芯片制造商Altera。英特尔上个月宣布，正在开发一款可以像真实大脑一样运行的神经形态芯片，但该项目本质上更具实验性，需要多年时间才能实现商业化。
Rao表示，“英特尔的优势在于其丰富的产品线，一款产品不可能征服世界。” Nvidia的新硬件还专门针对人工智能进行了优化。 Nvidia 最新的图形处理器架构 Volta 集成了所谓的 Tensor Core，这是一种专门设计用于在深度学习软件中运行数学运算的计算机。