随着英特尔在中国大陆宣示自有的10nm制程后，紧接着在中国台湾台湾先后举办FPGA研讨会与AI Day，让台湾产业、媒体与分析师对英特尔在AI的布局上，有了更多认识。

source：英特尔

1. 从公司的不断并购到软件环结的一统

英特尔为了布局AI应用，近年来不断采用并购策略，这也使英特尔在Training(训练)与Inference(推论)端的硬件产品线变得相当完整。但英特尔另一个课题是，即便产品线相当完整，但毕竟硬件要处理神经网络或是软件框架(Framework)等运算工作，因此处理的效能表现与成本，就成了至关重要的关键。

就AI解决方案的发展历程来看，若要与NVIDIA（中文名英伟达，是一家以设计智核芯片组为主的无晶圆IC半导体公司）比较，英特尔大多是采取并购策略，尽管可快速抢进市场与取得重要的关键技术，但要开发一个完善且符合需求的AI系统，软件相关的API(应用程序界面)、函式库与SDK(软件开发套件)等，皆是开发AI系统不可忽视的环结。

但英特尔在不断并购AI相关芯片厂如Altera（阿尔特拉）、Nervana的情势下，各厂皆有其API等前述所提到的环结，如何在最短时间内完成整合，便成了英特尔另一个极需克服的问题，毕竟一家芯片大厂同时提供多样的SDK（软件开发套件）或是API（应用程序编程入口），难免会让客户群不知所措。

Amir Khosrowshahi是Nervana三大创办人之一，在被英特尔收购后，被拔擢为人工智能产品事业群副总裁暨技术长，显见英特尔高度重视Nervana的技术实力。

而在软件层面的整合，则由Nervana Deep Learning Studio进行统筹，对应的方案涵盖Xeon Phi（英特尔2012年推出的首款60核处理器）、Xeon（英特尔生产的微处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、Movidius，以及Saffron。

Nervana Deep Learning Studio类似于一个高度完整的函式库、软件框架与SDK的集合，但就SDK(软件开发套件)来说，毕竟旗下的硬件产品架构不甚相同，对应的应用面也有所差异，为求产品能将性能发挥极大化，还是要依其硬件特性提供对应的SDK才是王道。但大体来说，在软件底层如软件框架、函式库等，英特尔做法还是希望能让开发人员在开发上，能做到毫无差异的程度，降低其开发难度。

2. 面对市场主流软件框架，英特尔诉求发挥运算效能最大化

当然面对市场诸多软件框架的现象，英特尔也有采取对应作法，Amir Khosrowshahi特别说明，英特尔推出的neon软件框架，就是为了因应此一现况而生。相较于市场现有其他的软件框架，neon的存在并非是要与其竞争，而是为了要彻底发挥英特尔旗下硬件性能，再灵活地因应市场主流的软件框架，进而发挥出最大的运算效能，简单来说，neon只是一个参考模板，为的是希望能够充份发挥英特尔硬件的性能，同时也加速其开发速度。

整体来看，2017年市场尽管对于NVIDIA与英特尔间的竞合关系与AI市场的布局讨论相当热络，在2017台北国际电脑展期间，英特尔在公开信息的揭露上，硬件面已有初步规划，如今在10月初，软件方面也陆续就位的背景下，不难想象2018年在AI相关的半导体竞局，应该有一场精采好戏可看。

（文/拓墣产业研究院 姚嘉洋）