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但不得不說的是，很多技術方面的假設很難用“并行化”來解釋，人工智能的發展重點依然在于如何讓深度學習以更具效率方式完成訓練，如此看來，英特爾所謂的優勢其實也沒那么明顯。在此我們不妨拿facebook和谷歌的AI芯片進行為例進行分析。

Facebook定制的計算機服務器“Big Sur”，是與圖形處理單元（GPU）在個人電腦中使用的圖形卡，用來播放最新的視頻游戲與3D圖形，谷歌的硬件也是如此。那么，為什么人工智能計算是由圖形處理器而不是主流計算機處理器構建的呢？

最初，GPU設計為協同處理器，與計算機的主要中央處理單元（CPU）一起工作，以便完成要求較高的計算圖形任務。由于圖像中的一個區域和另一個區域之間沒有聯系或相互依存，作業可以很容易地分解成單獨的任務，這些任務可以并行處理，運行效率要快得多。因此很多人認為發揮GPU＋CPU的協同效應才是大勢所趨，英特爾在CPU領域的成就還不足以說在未來人工智能芯片領域萬事大吉。

技術范兒十足，CPU領先，這是筆者眼中的英特爾，但這話總領先化為偏執，過往輝煌使得企業形成了一種路徑依賴，這使得英特爾在人工智能布局看上去很難稱得上是盡如人意。

因勢而行，有的放矢：以固有優勢為核心的產業鏈延伸才是關鍵

毫無疑問，英特爾的過往是輝煌的，但通過它近幾年的表現來看，似乎已經面臨著走下神壇的可能。能否吸取移動互聯網時代迷失的教訓，成為它能否繼續自己輝煌的關鍵所在。

企業的身后永遠不乏替代者，但外因是一方面，通常情況下，最堅固的堡壘往往是從內部瓦解，英特爾發展過程中最需要解決的問題同樣也是源自于內部。之前錯失蘋果，移動互聯網的“一步慢，步步慢”，這其實就是其內部問題的一個體現。

除此之外，之前芯片曝出安全問題則是另一個體現，有問題的芯片為什么還會流入市場？這在內部真的沒有人能發現嗎？想必應該不是，那么問題是什么呢？

當然了，產品問題是一方面，但戰略方面的問題最為致命，這些也是我們熟知的“大公司病”癥狀的集中體現。

據有關資料顯示，作為英特爾主要競爭對手之一的英偉達早在2012年就與谷歌展開合作，建造了當時最大的人工神經網絡，之后英偉達顯卡進入各個深度學習團隊開也就成為順理成章的事，之后也一步步的推進自己的AI芯片業務。而反觀此時的英特爾還在移動業務上試圖奮力一搏。

在筆者看來，如今英特爾布局相對較晚，已經落了下乘，但是好在之前CPU方面的積累過于雄厚，也不是沒有彎道超車的機會。畢竟整個人工智能芯片賽道也才剛剛開始，對于英特爾來說，找準正確的姿勢才是搶占未來的關鍵，在筆者看來這主要體現在以下兩個方面：

一方面，做好技術的的折中之術。

行業競爭的關鍵在于什么呢？在筆者看來這主要取決于八個字：推倒邊界，壁壘重組。

物聯網的發展涉及的技術來自于多個方面，原先某個領域的領先并不意味著萬事大吉。CPU計算力占據部分很小，擅長邏輯控制；GPU計算單元數量眾多 但無法單獨使用，但從目前來看這兩項需要協同發展，除此之外，5G等相關技術同樣需要有所涉及。

技術研發本身也是個持續性的進程，試錯成本很高，即便在技術上真的處于領先，但在具體實施階段是否采取也是個未知數，畢竟技術越高，價值越大，投放成本也越高，但具體的效果上卻不一定會有多大差距。而就AI芯片的研發方面，賽道感剛剛爆發，英特爾可能入局不算早，但這并不意味著未來就會落后，相比較移動互聯網的落地，物聯網所需要的要素過于多，因而產業爆發不會一蹴而就。

另一方面，軟硬兼施。

技術是一方面，但任何技術都需要在一定的場景作為載體才能發揮真正的價值，這二者屬于互補的關系。英特爾一直以來的技術基因自不用說，但硬件方面還是依賴于合作伙伴，然而未來人工智能芯片的賽道上，英特爾面臨的競爭對手大都不是等閑之輩，在技術實力上不見得比英特爾弱，可替代性也比較強，這時候，如果有自己的硬件作為支撐無疑會好上很多。

物聯網的未來是范圍經濟而不是規模經濟。企業需要通過擴大經營范圍，增加業務種類，輸出兩種或兩種以上的服務引起的單位成本的降低，對于英特爾來說，打造技術輸出加硬件的組合拳有助于其范圍經濟的實現。

即便是科技巨頭也要懂得因勢而行，順勢而為，不然自己很有可能就是下一個柯達。

對于英特爾來說，原先的優勢在被自己的競爭對手一點點的蠶食，要想真正構建相對穩健的護城河只能打破自己的邊界，畢竟在當前的商業社會企業優勢往往建立在多個堡壘上，而不是一個堡壘，英特爾完全可以以GPU優勢為核心和基礎，對產業鏈其它細分市場進行滲透。而這或許也才是英特爾未來發展的正確姿態。