在人工智能热潮刚刚兴起时，英特尔好像并不积极。不过现在，英特尔正试图通过一系列新芯片来加强在这个领域的地位。
最新的进展是：英特尔准备发布Nervana神经网络处理器，简称为“NNP”。
NNP系列处理器的设计是为了满足机器学习的需求，目标市场是数据中心，而不是PC。英特尔的CPU仍被广泛应用于服务器（据估计，英特尔CPU在数据中心市场的份额为96%）。
不过，英伟达和ARM等公司提供的GPU芯片更适合当前的人工智能计算任务。因此，市场对这些公司芯片的需求快速增长。（英伟达营收的同比增幅高达56%。）谷歌也参与到这个趋势中，设计了被称作“张量处理单元（TPU）”的自主芯片，并部署至云计算服务。此外，许多新兴公司，例如英国的Graphcore，也在关注这个市场。
英特尔的应对方式是收购人工智能硬件方面的人才，包括今年3月收购计算机视觉公司Mobileye，去年9月收购芯片公司Movidius（该公司的芯片被用于大疆无人机），去年8月收购深度学习创业公司Nervana Systems。自那时以来，英特尔就在开发神经网络处理器，这款产品此前的代号为“Lake Crest”。
NNP芯片是收购Nervana后取得的直接成果。利用来自Nervana的专业性，并结合英特尔自身的优势，这款芯片实现了“深度学习模型更快的训练时间”。（英特尔表示，在芯片设计过程中该公司还获得了来自Facebook的建议，但没有透露太多细节。）
不过，英特尔并没有透露，这款芯片将速度提升了多少。在此前发布TPU芯片时，谷歌给出了这款产品相对于竞争对手的评测结果，但英特尔仅仅表示，该公司的目标是到2020年让深度学习训练的速度提升100倍。
关于NNP芯片将于何时发布给客户，英特尔同样语焉不详。不过，我们可能很快得到更多信息。预计英特尔将在今年年底之前限量提供这款芯片。
以及，此前英特尔还曝光一款AI芯片，代号“Loihi”。
— 完 —
