当面问英特尔 Pat Gelsinger，如何挑战辉达？
▼
生成式 AI 爆红吸引大量人士开始挖掘 AI 金矿，而所需算力每百天翻一倍，AI 对“硅经济”的推动效果非常显着。
“硅经济”是英特尔公司执行长Pat Gelsinger近日于2023英特尔创新日（Intel Innovation 2023）时提到概念，指晶片和软件推动不断成长的经济形态。AI代表新时代到来，AI催生全球成长，特别是AI推动的硅经济。几乎所有晶片公司在AI硅经济面前都面临共同问题：如何挑战辉达？
英特尔创新日时笔者和少数媒体一起，与Pat Gelsinger面对面聊聊与辉达竞争及英特尔的AI优势。身为辉达创办人黄仁勋35年老友，Gelsinger没有回避这问题，重点谈论软件。“我们正在推动简化（oneAPI），就是创建可编程中间层，抽出所有独特硬件元素，这有两个关键。”Gelsinger解释。
有些工作流程需CPU执行、有些GPU、有些专用加速器、有些边缘设备，功耗可能只有10瓦。另一方面，大型资料中心功耗可能高达10兆瓦。情况差异大，大家都希望有合理跨架构软件堆叠相容性，这是产业趋势。产业付出巨大努力代价，以创建稳定中间语言，使多架构都具相容性。
“我们积极参与并确保硬件符合表示语言，并提供堆叠支援。希望推动业界发展。”Gelsinger说。“我们不希望开发者一直在核心层级编程，而把时间花在更高阶工作。我们致力提供适合新软件编程市场的硬件产品。”
Gelsinger聚焦软件生态，正是辉达AI领域最坚固的护城河。他谈论英特尔统一跨架构程式设计平台oneAPI，其实是在分享英特尔如何建构强大AI生态挑战辉达。身为后来者，英特尔显然需要投入更多资源给oneAPI，也需数年壮大oneAPI生态，才能和对手一战。优点是oneAPI更开放，有望藉更多人智慧快速建立完整AI生态。
自己建立AI生态其实最难，但也是超越强大对手唯一可行路径。相较之下，不少公司选择与辉达AI生态相容，可降低不少难度，但也很难超越。生态建设是长期工作，只有更快速直接与辉达竞争，英特尔是否有掌握态势？
“AI模型越来越大，短期市场需求也更大，最终AI和高效能运算将融为一体。”Gelsinger同样看到高效能AI晶片的趋势。同样看到的辉达和AMD，今年推出融合GPU和CPU的产品，身为全球少有能设计出同类产品的英特尔，2025年才能有同样定位的产品。
2025年新产品推出前，英特尔又如何与辉达竞争？
“我会说，提供更好的产品，我指的是GPU。”Gelsinger说，“Ponte Vecchio GPU和GPU Flex系列等产品更具可编程性。”英特尔强调Gaudi，这也是进攻AI市场的关键。“我们打造最优秀的AI加速器，对某些范例来说，并不具全部GPU可编程性，但符合大语言模型、稳定扩散和核心模型等需求。产品性能基准是辉达H100的1.4倍，相当不错。”Gelsinger也解释Gaudi的优势。
Gaudi效能、整体拥有成本（TCO）、效能成本比、功耗等方面非常有竞争力。虽然不适合万事万物，但适用大部分AI负载中间部分。Gelsinger非常清楚AI竞争环境，Gaudi是英特尔最有力的武器，强调性能、TCO和适用大部分AI负载总能打动客户。
Gaudi与辉达的竞争，对内地AI晶片公司很具参考价值，因许多内地AI晶片新创也是AI专用加速晶片。当然还是不能忘记软件的重要性，Gaudi工程师团队还必须完成所有工作，客户才能轻松训练模型推理等。
采7奈米制程的Gaudi 2已受顾客青睐，英特尔2024年将推5奈米Gaudi 3，接下来是代号Falcon Shores的融合产品。不过对英特尔能否照产品蓝图时间推出Falcon Shores，外界还是颇担忧英特尔的执行力。
让英特尔重新拥有强大的执行力也是Gelsinger上任两年半的重点。“我们正在重建‘格鲁夫式执行力’文化。”Gelsinger说。“专注数据说话并工程问题。我们会花1分钟互相鼓励，然后剩下59分钟完美解决问题。”
Gelsinger采取非常多措施重建纪律、执行力、工程、卓越、以数据为中心的文化。重新启动按节奏推进、管控风险的开发流程，称为Tick Tock 2。重新采用英特尔发明的OKR，即“目标─关键结果”，并重新定义为小组和管理团队间关注绩效和工作连结的独特模式。
Gelsinger也举出提升效率的例子，与他上任后IDM2.0策略息息相关。英特尔产品部门常随意要求生产制造部门流片，但晶片成本非常贵，却没有成本计算方式，对制造效率有损。现在英特尔产品部门要付费才能流片，使他们更谨慎计算，不会每个设计都送去工厂，而要先仔细验证确保设计可行。这样能让英特尔产品部门更谨慎，工厂运作更高效，大大提高工厂效率，并降低成本。
“改变需要一段时间才能有条不紊，并保持一致性。”Gelsinger非常清楚，兑现承诺，实现目标，大家才会相信英特尔，才开始新布局。这样看来，产品蓝图时间点是检验英特尔执行力和创造力非常好的尺标。当然，谈论AI还不能忘记边缘和终端AI，这也是英特尔的优势。
“AI正朝云端原生开发转向边缘人工智慧原生开发前进。我们可花10亿美元创建数兆参数的模型，但如何让数亿人使用？这不该仅透过云端达成，而要推向客户端和边缘。这些领域，我们技术和产品都有很大机会。”Gelsinger认为。
英特尔创新日预告首款AI PC处理器Core Ultra（代号Meteor Lake），是首款整合神经网络处理器（NPU）的Core产品。“我认为会出现独立NPU，就像出现独立GPU。尤其AI PC早期阶段，人工智慧加速器是独立的。”Gelsinger分享，“显卡可能是唯一可持续时间独立存在产品，其他多数随时间推移逐渐融入平台。”
但将来NPU到底是融合至基础平台还是成为独立晶片？“我不太确定。但考虑到GPU和NPU图形领域的关联，几乎可想像会有GPU和NPU二合一独立晶片。”这是Gelsinger的答案。AI PC是充满吸引力的概念，但能否如Gelsinger所想，就等12月14日AI PC处理器发表后再说。
Gelsinger小型联访约一小时，他非常坦诚谈论领导力、英特尔执行力，AI竞争力及生产的挑战及进展。就像Gelsinger对英特尔完成看起来不可能的任务“四年五节点”充满信心，他对英特尔重回领导地位也充满信心，这种信心和实际行动，也感染越来越多员工追随。
（本文由 雷锋网 授权转载；图片来源：英特尔）
▼
特别声明 本页内容仅供参考，版权终归原著者所有，若有侵权，请联系我们删除。
