英特尔在AI芯片领域将有哪些新动作?
2018/08/10 15:14AI云资讯11009
英特尔在过去20年中销售了超过2.2亿台Xeon处理器,创造了1300亿美元的收入。但最近的10亿美元是由人工智能应用的销售产生的,这也可能是最重要的。
英特尔执行副总裁Navin Shenoy在英特尔的一次活动中表示,随着英特尔转变为一家以数据为中心的公司,英特尔的AI芯片业务对公司来说具有战略重要性。五年前,英特尔以数据为中心的营收大约占三分之一,现在该行业的营收接近一半。

上图:英特尔执行副总裁Navin Shenoy出席英特尔数据中心创新峰会。
但人工智能还不是英特尔主导的业务。英特尔在市场评估中指出,人工智能在关键领域的市场份额为20%。2017年,英特尔Xeon处理器业务中只有10亿美元与人工智能有关。
Moor Insights&Strategy的分析师Patrick Moorhead在接受采访时表示:“英特尔肯定对发布这样的人工智能数据感到相当自信。” “将来每个人都会问这个问题。除非你对未来充满信心,否则你永远不会那样做。”
图形芯片制造商Nvidia和许多创业公司等竞争对手也在追逐同一个市场。Linley集团的分析师Linley Gwennap在接受采访时表示:在这方面,英特尔很可能在这个市场上处于劣势,因为传统的中央处理器不一定最适合人工智能处理。
但该公司现在正在将大量精力投入AI芯片。 Shenoy表示,今年晚些时候推出的最新Cascade Lake Xeon处理器在人工智能图像识别任务方面的表现将是2017年上一代Silver Lake Xeon处理器的11倍。

上图:英特尔的Navin Shenoy表示,Xeon AI 2017年的收入为10亿美元。
“我们相信数据定义了我们行业的未来和英特尔的未来,”Shenoy说。 “世界上90%的数据是在过去两年中创建的,只有1%的数据被分析并用于实际商业价值。”我们正处于数据的黄金时代。
人工智能软件的成功在一定程度上是由摩尔定律的进步推动的。自2010年以来,计算成本下降了56%,存储成本下降了77%,性能从2006年到2017年增长了41倍。
但随着英特尔进入自动驾驶汽车领域,未来将面临巨大的挑战。因为这些汽车创建地图需要摄像机实时捕捉和传输数据。自动驾驶汽车每小时可生成4TB的数据,这些数据必须被发送到云端,在数据中心进行分析,然后用于生成实时地图,然后将其发送回汽车。英特尔估计,在相对较短的时间内,它将利用路上200万辆汽车的数据来大规模地众包地图数据。
Shenoy表示,这意味着从车载芯片到边缘设备,再到端到端平台的云计算,AI将不得不注入所有内容。到2022年,英特尔在人工智能市场的总可用市场价值为2000亿美元,高于去年估计的1600亿美元。
相关文章
- 以CPU为核心,英特尔为智能体AI打造全新智算中心
- 连接计算创新与行业生态,加速智能体落地产业场景,2026英特尔技术创新与产业生态大会开幕
- 以算力为基,华硕破晓携手英特尔驱动AI办公体验革新
- 英特尔CEO陈立武重申量产节点,将于2027年第一季度启动风险试产
- 英特尔14A工艺产能预计到2027年底达每月6000片晶圆,或打入英伟达生态体系
- 堆GPU已过时?英特尔将在苏州开讲智能体时代AI工厂,速速来报名
- 英特尔10月或将上调CPU价格,涨幅达10%
- OpenAI GPT‑6 Astra 催生海量本地 CPU 智能体,为英特尔与 AMD 带来需求红利
- 英特尔代工扩展生态合作,Intel 18A-P与Intel 14A获多家EDA伙伴工具与流程支持
- 英特尔筹资150亿美元,迹象表明14A制程已拿下客户订单
- 英特尔押注高端芯片,战略见效:Q2服务器芯片价格飙升48%
- 扩产、提质、稳交付,英特尔代工为AI算力供给“加码”
- 英特尔推出航天系统级芯片Starfire:搭载8核心、18A制程技术,可耐受125℃高温
- 英特尔拟推出14A2节点,采用双面供电技术,提供更成熟的制程工艺
- 轻盈随行,性能越级!英特尔酷睿 Ultra 5 325+4Xe 激活轻薄本新潜力
- 马斯克的TeraFab招揽英特尔18年资深老将出任代工经理,主导550亿美元芯片制造项目
AI企业
更多>>AI硬件
更多>>AI产业
更多>>AI技术
更多>>- 阶跃这次够狠:AA 全球开源前二,价格打到 Claude 的 1/8
- 科大讯飞发布Spark-Audio-1.0-Preview,全国产语音基座大模型实现从“听清”到“听懂”
- 全球最强开源模型 Kimi K3 发布,参数规模 3 万亿,真的是强!
- 范式变革!东软发布AI原生软件工程白皮书,重构软件产业底层逻辑
- KAT-Coder-Pro V2.5正式发布:从“写代码”迈向“做工程”,Agentic能力全面升级
- 自变量机器人王昊:训练世界模型需付出“时间税”,解决模态对齐是当务之急
- 腾讯发布CodeBuddy Security,用AI Agent实现更高效的代码审计
- Twinkle x昇腾,率先实现Deepseek-V4系列模型高效训练









