繼在美國發(fā)布一系列人工智能新產品后，時隔10天，英特爾在中國展示了這些新產品。該公司人工智能事業(yè)部副總裁Julie Choi（辛周妍）代表總部發(fā)言，重申了2019年營收超過35億美元的目標。隨后，辛周妍告訴新京報記者，是客戶想要成為人工智能公司，都需要人工智能，所以英特爾有必要向他們提供支持人工智能的硬件和軟件。

11月22日，英特爾實踐AI媒體分享會后采訪中，辛周妍表示，英特爾歷來都在主要的技術轉型當中起到關鍵作用，而最新的技術轉型就是人工智能，因此對英特爾來講，參與其中是非常重要的，英特爾會在每一個產品中都支持人工智能。

在之前披露的產品規(guī)劃中，英特爾認定單一解決方案無法滿足多元化需求，因此其要提供完整的硬件組合與計算平臺，包括CPU、GPU、FPGA和ASIC等芯片，滿足從數(shù)據(jù)中心服務器到邊緣，再到設備的不同需求，并且提供優(yōu)化的軟件，加速和簡化技術的開發(fā)和部署。

憑借強勁的CPU在服務器數(shù)據(jù)中心市場的出貨，英特爾此前并不被認為是人工智能的核心玩家，甚至其官方也曾承認在部署上存在盲區(qū)，因為機器學習需要的計算、分析能力和算法與以往不一樣。2016年，英特爾通過對創(chuàng)業(yè)公司Nervana和Movidius的收購，快速構建了對競爭對手的防御體系，因為后兩者的解決方案直接威脅了競爭對手。

人工智能算法真正落地應用前有兩個關鍵環(huán)節(jié)：訓練算法和利用算法推理結論兩個過程。通常而言，作為基礎的訓練環(huán)節(jié)主要有兩個玩家，利用CPU的英特爾和利用GPU的英偉達。因為通常認為GPU更適合處理圖像信息，以及英偉達對技術和軟件的投入令GPU可以進行更為復雜的任務處理，所以在這一輪人工智能興起后，GPU方案被廣泛使用。

為了扭轉不利局面，英特爾一方面收購了Nervana，因為后者深度學習芯片Engine的處理速度是GPU的10倍。隨后英特爾追加投入3.5億美元，用于DNN軟硬件一體化平臺和兩代芯片產品的研發(fā)。

另一方面，英特爾也在布局GPU產品。就在幾天前美國召開的全球超算大會上，英特爾公布了新的GPU計劃。辛周妍表示，獨立的GPU一定是英特爾人工智能組合產品中重要一員，至于上市時間預計將在2020年以后，可能更多會在2021年。因為很多客戶在影像、圖片、語音等任務上需要GPU。

十天前，11月12日，英特爾展示了Nervana的神經網絡訓練處理器（NNP-T）和推理處理器（NNP）。作為為云端和數(shù)據(jù)中心客戶提供的首個針對復雜深度學習的專用ASIC芯片，英特爾為NNP提供了擴展性和效率，以及針對客戶的定制化。

截至目前，英特爾披露過的合作伙伴包括Facebook和百度。對于百度的定制，辛周妍表示，因為百度希望擴展其架構PaddlePaddle的市場份額，所以這是一個戰(zhàn)略的選擇，英特爾判斷未來其會有很多的應用，所以對硬件做了優(yōu)化。

不過，辛周妍也承認單純一對一的單獨部署并不是可持續(xù)的商業(yè)模式，關鍵在于軟件的優(yōu)化。從軟件角度，對PaddlePaddle的優(yōu)化也可以應用在Tensor Flow上，也可以應用到別的廠商和客戶。

事實上，人工智能領域到底追求芯片的專用化以提升性能，還是通用化以達到規(guī)模經濟，一直存在爭議。此前阿里巴巴曾披露其旗下半導體公司平頭哥的首款人工智能芯片刷新推理性能紀錄，是英偉達Tesla P4的48倍。不過，該公司一位工程師告訴記者，這款芯片為專門針對視覺識別應用而優(yōu)化的專用芯片。

對于這一爭議，辛周妍告訴新京報記者，英特爾選擇在CPU和通用的硬件中加入AI的能力，從而支持其對人工智能的支持。不過，她也表示，英特爾將在2020年推出專用的人工智能芯片，而且當前已有云服務商采用了其產品。

10月底公布的第三季度財報顯示，英特爾收獲歷史上新的季度營收紀錄。該公司首席執(zhí)行官司睿博（Bob Swan）在電話分析師會議上表示，其有比以往更大的野心。該公司將預期全年營收目標向上提高了15億美元。