11月19日，微软公司的研究人员最近打造了一套人工智能（AI）系统，该系统似乎能够像自然人那样非常有效地识别会话性语言。这一系统还存在一些限制，但毫无疑问，此新系统与几年前的人工智能产品相比，的确有了真正的巨大提升，这种提升也得益于深度神经网络的推动。
深度神经网络涉及到非常复杂的算法。这些极度复杂的算法能够通过分析大量的数据，来教会他们自己处理非常特殊的任务。微软的这套新系统已经通过找到传统科技支持的语音呼叫方式，学会了语言识别功能。但要知道，推动近期人工智能革命潮流的并非只有算法，事实上还包括这些算法背后的硬件设备。微软的语言识别系统高度依赖大型GPU（图形处理器）。众所周知，GPU芯片原本是针对制图业务而设计，但事实却表明，这种芯片也非常适合于人工智能产品运营模式。
如今，像微软、谷歌、Facebook之类的互联网巨头都在大力使用GPU来培训他们的深度神经网络服务。但与此同时，他们与都倾向于使用其它更加专门化的芯片，特别是那些能够帮助他们加速深度神经网络开发、而不仅仅是培训深度神经网络的芯片。例如，谷歌最近就打造了自己的人工智能处理器，除此之外，IBM也不甘落后，正在打造另一种芯片。
在这样的形势之下，作为全球最大芯片制造商的英特尔也感受到相应的危机，更不想因此而在未来的新人工智能时代错失发展的大好机遇。为此，英特尔也紧随上述各大巨头的步伐，努力开拓自己的适合未来新人工智能时代的芯片。就在周四，英特尔展示了自己代号为“Nervana”的新人工智能处理器，并宣称该公司计划在明年中期测试相关的模型，如果一切顺利的话，那么英特尔就将在2017年底推出最终的芯片成品。目前，人工智能芯片市场仍由nVidia主导，该公司是全球视觉计算技术的行业领袖及GPU的发明者。但是，英特尔不会无动于衷，更不会坐以待毙，必将会全力以赴来角逐这个将在未来几年内爆发的巨大市场。
英特尔针对下一代人工智能业务而打造的新芯片，非常依赖该公司在今年初收购的一家初创型企业的技术。英特尔收购的这家公司就是Nervana。英特尔负责向微软和谷歌等巨头经营的大数据中心销售芯片业务的企业副总裁贾森·瓦克斯曼（Jason Waxman）在谈及收购Nervana公司时表示，“这的确是行业的首个以人工智能业务为目标的芯片制造商。”这种说法忽略了谷歌的TPU芯片、IBM的True North以及其它厂商的类似芯片，但要知道，谷歌的芯片还不是商用产品，只是在谷歌内部的数据中心使用，而IBM的芯片至今仍未推向市场，而且人工智能领域的一些顶级研究人员还在质疑IBM的芯片是否真正能够满足深度学习的需求。当然，不管怎么样，相关的竞争已如箭在弦上，各方都在努力打造更好的芯片，从而支撑未来人工智能占主导地位的市场。
两步走
深度神经网络的运营可以分为两个阶段。首先是培训阶段：诸如微软之类的公司都会“喂养”一批神经网络数据，从而让他们能够执行特殊的任务，例如语言识别等任务。接下来，就是执行阶段。也就是说，当人们真正使用神经网络识别输入智能手机的语音指令的这一阶段。Nervana创始人纳维尼·劳（Navene Rao）表示，英特尔的Nervana芯片指在帮助运营这两个阶段。如今，纳维尼也是英特尔公司的副总裁兼总经理。
另外，Nervana芯片不仅与一种类型的深度神经网络协作使用，而且还要能够同时与多个深度神经网络同时使用。纳维尼表示，“我们能够把神经网络浓缩成少量的原始产品，甚至在这些原始产品内部，只有一两个有用的产品。”这就意味着，只有少量的基础硬件理念能够推动广泛的深度学习服务向前发展。
如今，GPU仍是培训人工智能系统的最有效方式，尽管各公司都在研究各种各样的能够实施的硬件。例如，微软就在使用名为FPGA的可编程芯片。谷歌目前为止也设计了自己的TPU芯片。但是，GPU却有着明显的不同，当然这种芯片的设计初衷也是针对其它目的。对此，科技孵化公司Y Combinator总裁山姆·阿尔塔曼（Sam Altman）表示，“这些芯片只是碰巧被我们所有，具备了我们所需要的功能。”事实上，并非所有有公司都有资源来设计他们自己的芯片，更无法从碎片化做起。
而这恰恰为Nervana之类的公司带来了机遇，但问题是，这些芯片到底如何才能产生效应。但是，阿尔塔曼对英特尔的技术充满信心。事实上，阿尔塔曼在Nervana初创阶段，也是该公司的投资人之一。在英特尔宣布推出新芯片之前的一个星期，阿尔塔曼就表示，“在看到Nervana公司之前，我一度质疑这家初创型企业能否在设计新人工智能芯片方面发挥真正的大作用。如今，我似乎对英特尔控制下的Nervana更加乐观了。”
当然，英特尔会进一步改进Nervana的技术。众所周知，英特尔在支撑PC和数据中心设备的崛起方面发挥了重大作用，而这些PC和数据中心设备又极大地推动了现代互联网的发展。因此，英特尔拥有打造大规模芯片所需的基础设施，拥有推动这些芯片进入市场的销售运营力量。在经历了多年的全球数据中心芯片主导者之后，英特尔已经获得了大量的优势。尽管英特尔此前已经错失了智能手机芯片市场，但如今，它不会再错失人工智能芯片市场了。
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