人工智慧和新的計算應用：
在最近的"Intel Innovation 2023"活動中，Intel 向我們傳遞了大量關於半導體晶片的訊息。其中包括制造技術的進步、Meteor Lake 晶片和未來處理器的時間表等。這些訊息引起了我們的興趣，特別是涉及到人工智慧和新的計算應用方面。在活動結束後，我們有機會與 Intel 的資料中心和 AI 部門的執行副總裁兼總經理 Sandra Rivera 進行了交流。在這次交流中，我們討論了生成式人工智慧、元宇宙、與 Nvidia 的競爭、資料雙胞胎、Numenta 的類腦處理架構等議題。以下是我們訪談的編輯全文。
元宇宙和 Intel 的關注
在訪談中，我問到了 Intel 是否認為元宇宙將成為未來需求的驅動因素，是否關注諸如 Pixar 的 Universal Scene Description 技術等開放的元宇宙標準。Nvidia 多年來一直非常重視這一點。然而 Sandra 表示元宇宙並不是她們的業務關注點。她提到，元宇宙和 3D 應用以及沉浸式應用都需要更多的計算資源，不僅僅是在客戶端裝置上，也包括基礎設施方面。她認為，任何需要更多計算資源的應用都是大型和不斷增長市場的一部分，這是好事。她還提到，就連 Facebook 也對元宇宙的時間表更加謹慎，並調整了其投資策略。她認為元宇宙的發展不是問題，而是何時發展，Facebook 也在努力做好長期準備，而非指望一蹴而就。
資料雙胞胎：現實應用與發展前景
我們的討論還涉及到資料雙胞胎。Sandra 提到，在 Intel 自己的工廠中，他們實際上已經開始使用頭戴式顯示器來進行診斷，以提高昂貴的半導體製造過程的效率。這種應用使得專家可以在現場進行實時的診斷和專業指導，而不需要將他們飛來飛去。她相信這是一個非常實際的應用場景。此外她還提到，媒體和娛樂領域以及醫療領域也有許多應用場景。她認為，在技術轉型的過程中，資料雙胞胎將驅動更多的計算需求，包括客戶端裝置、個人電腦、頭戴式裝置和基礎設施。
Intel 如何從 Nvidia 那裏取回 AI 的魔力？
我問 Sandra，她認為 Intel 如何能夠從 Nvidia 那裏取回 AI 的競爭力。她表示作為市場領導者的替代品，Intel 有很多機會。她們希望透過教育市場，讓人們理解 AI 不僅僅指的是大型語言模型，也不僅僅侷限於 GPU。她指出，即便在 AI 工作流程的前端預處理和資料管理階段，CPU 也發揮著重要作用。她提到，Intel 的 Xeon CPU 在這方面的效能表現得非常出色。此外她還提到，Intel 在小型到中型模型方面的表現也相當優秀。這些小型到中型模型在訓練和推理方面的需求正不斷增加。她還指出，CPU 在這些模型方面的價效比更高，因為市場領導者的 GPU 定價較高。因此 CPU 在小型到中型模型方面有著良好的定位。她強調說，她們的目標不是以全面對抗市場領導者的方式來爭奪市場份額，而是以開放的態度吸引那些正在尋找最佳替代品的客戶。Intel 擁有一個能夠應對各種 AI 工作負載的硬體產品組合，並且將在軟體方面進行更多的投資，以提高部署速度和生產效率。
類腦架構和低功耗 AI
我們的討論還觸及到類腦架構。Sandra 提到，這些類腦架構顯示出更多的潛力，因為它們能夠以更低的能源消耗執行。她認為，低功耗的 AI 處理方式可能是實現 AI 效率的最有效途徑。她還提到了 Numenta 的 NuPIC 平臺，指出 Numenta 的類腦算法在 CPU 上執行效果出色。然而她指出，並非所有 AI 應用都適合使用類腦架構，不同的應用場景需要不同的技術架構。在這一點上，Intel 正在進行全面的研發和投資，以提供多個不同的硬體產品架構選擇。
AI 在計算平臺上的應用
我問 Sandra，在競爭激烈的環境中，個人電腦如何在 AI 的應用中保持相對重要性。她表示個人電腦在企業生產力工具中仍然至關重要。她相信 AI 將融入每個計算平臺，特別是個人電腦、邊緣裝置和雲基礎設施。她認為，COVID-19 的影響推動了多裝置在家中的應用，但現在市場正在趨於常規化，個人電腦的需求並未下降。她強調說，個人電腦作為生產力工具仍然具有重要的地位。
AI 的挑戰與潛力
在訪談中，我們談到了 AI 在遊戲中的應用。Sandra 提到，將大型語言模型應用於遊戲中確實有很大的挑戰，尤其是成本問題。她指出，一個遊戲角色的大型語言模型可能需要每個使用者每天支付 1 美元，這對於一款售價 70 美元的遊戲來說是無法接受的。她提到，AI 是否會消失取決於資料量的多寡並不一定成正比，取決於計算平臺的效能以及對資料的處理能力。她表示個人電腦擁有神經處理引擎，即使是 CPU 在處理 AI 時也可以達到相當不錯的效能。對於個人電腦和邊緣裝置來說所需的計算量相對較小，因此這些裝置足以應對大部分 AI 應用需求。
評論和建議：
從我們與 Intel 的 Sandra Rivera 的訪談中，我們理解到了 Intel 在人工智慧和新的計算應用方面的觀點和策略。這些討論揭示了人工智慧對硬體和軟體的影響以及未來發展的潛力。在訪談中，Sandra Rivera 強調了 AI 在各個行業的應用，並對 Intel 在 AI 領域的競爭策略表示了信心。
關於元宇宙，Sandra 表示這不是 Intel 的關注點，但認為元宇宙和 3D 應用將推動更多的計算需求。她強調了資料雙胞胎在企業和其他垂直領域的實際應用，並認為這將驅動更多的計算需求和創新。
在與 Nvidia 的競爭中，Sandra 提到了 Intel 在 AI 硬體方面的優勢和不同的價值主張。她強調了 Intel 的開放態度和對生態系統的投資，並相信在長期中，開放的策略始終是贏家。她指出，多數 AI 應用的開發是在框架層面及以上進行的，並強調了最佳化軟體的重要性。
在討論 AI 的應用時，Sandra 提到了類腦架構和低功耗 AI 的概念，並強調了在硬體選擇上的多樣性和具體應用場景的需要。她認為，AI 的發展將使計算更加智慧、高效和可用。
整體而言，Sandra Rivera 提到了 Intel 在 AI 領域的策略、硬體和軟體的優勢，並對未來的發展充滿信心。她著重強調開放和合作的重要性，並表示 Intel 將繼續投資於 AI 技術和生態系統的發展，以促進創新和市場多元化。
建議：
根據我們與 Intel 的 Sandra Rivera 的訪談，我們可以提出以下建議：
1. 開放合作
在面對競爭時，開放和合作是實現成功的關鍵。透過投資於生態系統，降低進入門檻，加速創新，可以吸引更多的客戶和開發者。建立開放的態度和合作的生態系統，是實現長期成功的重要策略。
2. 押注於低成本和低功耗 AI
隨著計算需求的不斷增加，開發低成本和低功耗的 AI 解決方案將成為一個重要的競爭優勢。透過提供具有高效能和高能效的硬體產品，可以擴大應用場景並降低使用成本，從而吸引更多的客戶。
3. 提供易於使用的軟體和開發工具
簡化開發和部署過程將是吸引開發者和客戶的重要因素。提供易於使用的軟體和開發工具以及支援常用框架和標準，可以降低技術門檻，加速時間到市場，並提高客戶的滿意度。
總之在快速發展的人工智慧領域，創新、開放和合作是取得成功的關鍵。透過投資於硬體、軟體和生態系統的發展，Intel 將繼續在人工智慧領域保持競爭優勢。
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