在本次2023英特爾on技術創新大會上，英特爾公司高級副總裁、英特爾中國區董事長王銳博士進一步詳細地介紹了「芯經濟」的光明前景，英特爾在AI、數據中心、軟體生態、製程等各個方面的工作情況，並和包括《微型計算機》在內的全國主要媒體進行了深度交流，讓我們能夠從英特爾中國區「掌門人」的角度來了解英特爾的發展動向，以及對未來的看法。
英特爾公司高級副總裁、英特爾中國區董事長王銳博士
晶片是未來經濟的基本需求 英特爾轉型適應市場所需
首先王銳博士認為，不管是現在的熱點AI還是其他與計算、網際網路相關的應用，這一切應用的底層技術都是利用半導體晶片去搭建起來的。經歷這麼多年的演變，摩爾定律一直不停地推動英特爾的創新，造就了今天AI真的能「起飛」。從量子物理、玻璃基板到3D封裝，正是包括英特爾在內的半導體公司不斷創新，才讓計算能力得以實現指數級的增長，不僅讓AI成為新的熱點，也讓與此相關的晶片行業到擁有巨大的經濟規模。
根據英特爾的數據，目前晶片行業的規模大概是5740億美元，將推動價值8萬億美元的技術經濟規模、高達38.1萬億美元的數字經濟規模。如果只從中國來看的話，也有大約6.9萬億美元的數字經濟規模，占了整個GDP的41.5%。就像早年經濟的原動力是原油一樣，現代經濟的原動力變為了晶片，晶片已經成為未來經濟的基本需求。因此為了滿足未來經濟的發展需求，英特爾現在也在轉變。
目前英特爾早已不只是專注於一兩項業務的公司，其業務覆蓋了從前沿的科學研究到實實在在的電晶體生產、製造、軟體架構、數據中心到邊緣計算再到客戶端。在客戶端上，英特爾現在的重點是將AI直接帶到PC上應用，將PC變為AI PC，無須網絡就能執行ChatGPT這種生成式AI的應用；在數據中心方面，英特爾將發布擁有288核心數量的處理器；在計算方面，P-Core（性能核）與E-Core（能效核）的至強處理器新架構可以協同工作，根據負載的需求提供強勁的計算性能或更高的能效，賦予數據中心更高的能耗比。
在軟體生態上，英特爾推出的oneAPI開發者工具包支持各類硬體，開發者無須了解底層硬體的特性，這個與人類語言接近的高級語言將讓開發者輕鬆地編寫各類功能，充分釋放出硬體的算力。同時英特爾現在也在努力把計算、從雲到邊緣的基礎設施、AI、傳感和感知這些環節連接起來，形成無處不在的連接，成為強大的技術力量。
當然不能遺忘的還有英特爾的製程，王銳博士表示，英特爾既具備設計晶片的能力，也有自己的製程技術與晶片製造業務。在以前英特爾只為自己生產晶片，現在英特爾將把製程技術、生產能力開放給世界，也就是說英特爾也將從事代工業務，服務那些需要自己生產晶片的企業。總之英特爾正在不斷地擴展，除了傳統的PC業務，在晶片行業還有更多更大的增長機會，如何用自身能力去實現這些增長呢？一步一步地轉型就是答案。
那麼在這個過程中是否存在阻力，誰將是英特爾的主要競爭者？王銳博士認為，英特爾的競爭對手就是自己，當一家大公司不斷前行的時候，經常會自己把自己束縛住，認識到問題後，找到一個策略去改變，再到真正把這個引擎重新轉起來將是一個艱難的歷程。
在中國有很多合作夥伴 機會永遠不是一個問題
在王銳博士介紹了英特爾的發展規劃後，大家最為關心的則是英特爾中國分公司在發展過程中能做出什麼貢獻。王銳博士表示英特爾中國和中國本地夥伴有很多合作，在英特爾中國的創新中心裡，你可以看到英特爾怎麼和合作夥伴一起去打造生態，和合作夥伴一起做液冷數據中心，或者是各種各樣創新的PC、邊緣計算的這些應用，甚至是在新能源汽車領域也有合作。具體而言，英特爾中國團隊已經開發了不少AI應用Demo，英特爾與非常多的中國合作夥伴一起在研發下一代的PC，在不久的將來大家會看到，一旦把AI搬到PC上的話，有很多以往難以想像的應用出現。比如最近在騰訊應用寶上，安卓軟體可以在PC上得到支持、使用，這就是英特爾和騰訊一起開發的成果。
而針對新能源汽車在自動駕駛、車載娛樂上需要的計算能力越來越強，汽車將變成一個「移動數據中心」、一個「移動的AI中心」的可能，客戶也來找到英特爾請求幫助。為此，英特爾中國已經開始跟客戶展開了探討，這些探討還在不斷加深，英特爾希望在這方面為未來的汽車做一個很好的貢獻和支撐。總之，只要把自己的執行力落實了，英特爾就一定有機會參與。在中國，機會永遠不是一個問題，問題是如何做才能不讓機會從身邊溜走。
每個業務都很重要
既然英特爾有AI、數據中心、雲計算、網絡連接等如此多的不同業務，那麼哪一塊更重要呢？王銳博士回答道：「都重要」，而且不同的業務是有互通互用關係的。以AI為例，儘管英特爾率先發布了AI PC的相關處理器與應用，但不同的工作負載和應用場景的要求是不同。能做的AI負載儘量在客戶端和邊緣端去執行，當需要雲的時候，則需要通過快速連接，在雲上去應用執行，整個體系是連接起來的。
同時數據中心在AI上的應用未來也會越來越多，為此今年7月，英特爾正式在中國市場推出了英特爾Gaudi2深度學習加速器，現在英特爾還在不斷調優。未來Gaudi3很快也會發布，還會有Falcon Shores。所以從Gaudi2、Gaudi3到Falcon Shores，就是英特爾未來的加速器與AI計算髮展的路線圖，再加上至強的AI應用。因此當英特爾說AI無所不在時，其實是要求客戶端、邊緣端，雲端都能提供相應的支持，既有用於大語言模型訓練的、也有小規模的和普惠型應用，只有各個領域均衡發展，才能讓AI的影響力無處不在。
英特爾公司高級副總裁、英特爾中國區董事長王銳博士
什麼是AI無處不在？
那麼什麼是AI無處不在呢？王銳博士認為，所謂AI無處不在，是從英特爾本身技術部署的角度的來看，不管是從晶片到應用層都有AI的應用，不管是在手機、PC、邊緣設備還是數據中心，不管用戶做什麼樣的應用，醫療方面也好、教育方面也好，任何地方都可能存在與AI相關的計算。英特爾可以把AI需要的算力內置到英特爾的晶片中，各類AI應用都可以利用到這些算力。
例如Stable Diffusion，這是一個在客戶端非常常見的應用，使用處理器內置的NPU來執行的話，能耗比更高。在數據中心方面，根據負載對計算的要求、模型的規模，用戶可以直接用英特爾的至強處理器執行，因為它已經有足夠的AI算力提供支持。如果負載的需求更高的話，還可以使用Gaudi這類加速器，再大還可以從一個機架延伸到整個集群。不管是什麼樣的需求，AI功能都內置在英特爾的晶片里，英特爾可以用不同的算力、不同的架構去支持。
過往幾十年，大家一直都在推動AI發展，現在已經有很多當初的願景到了夢已成真的時候，如ChatGPT的熱潮。其實ChatGPT目前的這些應用只是一個非常短暫的中間步驟，隨著人類向前發展，我們會看到越來越多的AI應用出現在各個領域。
寫在最後
不難看出，英特爾對AI應用這個新的增長點顯然是非常看好的。不論是普通的客戶端產品，還是數據中心、再到軟體生態、生產工藝，英特爾都在「使出渾身解數」、全力迎合AI的需求。我們認為這是正確的一步，目前小到智能門鎖的人臉識別、錄音筆的語音轉文字，視頻播放軟體的實時翻譯功能，大到自動駕駛、醫療影像分析、工業製造、物流和供應鏈管理，其實很多應用都已經有AI計算的參與。通過加入專為AI優化設計的軟硬體，加速AI計算顯然是用戶願意看到的。
但要達成令人滿意的效果僅僅只靠英特爾一家公司是不夠的，它還需要深入不同領域了解不同用戶的需求、與該領域的公司合作，也正如王銳博士所講，英特爾在中國已經擁有很多合作夥伴。畢竟中國市場的潛在用戶基數巨大，相信英特爾如果堅定深耕中國市場，與國內公司展開廣泛、深度的合作，英特爾的確將有機會在AI時代搶得先機。