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Gartner数据显示，半导体市场规模在2021年首次突破5000亿美元。预计到2030年，半导体市场规模将翻一番，达到1万亿美元，这背后的主要驱动力是全球数字化转型与人工智能结合的新机会。
日前，在第十七届英特尔网络与边缘计算行业大会上，英特尔高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti分享了AI将如何深刻影响全球企业业务模式的观点。他指出，当前的关键在于简化PC、边缘和数据中心部署AI的复杂流程，以实现广泛的AI部署，而这离不开三大支柱：强大的芯片基础、软件定义的简便性以及开放多元的生态系统。
如何让AI真正融入边缘？
英特尔副总裁兼网络与边缘解决方案事业部总经理Dan Rodriguez，英特尔市场营销集团副总裁、英特尔中国网络与边缘及渠道数据中心事业部总经理郭威，在接受<与非网>等媒体采访中强调了让AI融入企业现有工作流的重要性、以及构建一个开放生态链的必要性。
数据显示，中国生成式AI投资的年增长率预计达到86.2%，到2026年，全球80%的企业将使用生成式AI，50%的边缘部署将包含AI。这意味着，变革即将到来，如何能让企业快速、便捷地采用AI尤为重要。不仅如此，只有让AI真正融入企业工作流中进行改善，才能更好地创造价值。
Dan Rodriguez指出，当前，企业普遍寻求利用AI解决各种问题，特别是在边缘计算环境中，AI推理可以被广泛部署和使用。但是，只有将AI真正融入企业的工作流中进行改善，才能帮助企业更好的创造价值，比如在自助结账、医疗、员工培训等实际场景中发挥作用。
在这个过程中，如何满足各行各业千差万别的需求？他表示，AI套件的构建非常重要。其中，视觉是关键的应用案例，包括智能停车场、智能社区以及AI增强的结账系统等。视觉分析AI套件提供了微服务，集成流程管理、传感器融合、摄像头管理、特征匹配等功能，可以理解、分析不同的情况，从而能够不断地追踪这些物体。此外，还包括生命科学、媒体和娱乐、制造业等AI套件，能够利用AI技术进行物体追踪、数据分析、视频处理、缺陷检测等任务，以提高效率和创造价值。
Dan Rodriguez强调，构建开放平台是市场发展的关键。一方面，开放系统为客户提供了选择权，能够为用户匹配合适的合作伙伴；另一方面，开放系统鼓励所有人参与并贡献，形成创新的良性循环。通过开放和标准化，最终促进创新和效率的提升。
边缘AI大模型的应用趋势？
随着AI大模型越来越深入到垂直行业，在边缘主要有哪些应用趋势？
郭威认为，大模型落地有三大趋势：首先，解决实际行业问题不仅需要模型训练，推理能力的提升在今年尤为明显，这意味着除了训练出有效的模型外，还需要模型能够在实际应用中快速准确地进行推理；其次，行业落地必然涉及到从端到边缘再到云端的算力平衡分布，垂直大模型的标准应用主要部署在云端，但由于行业落地的需要，AI算力将向边缘和端侧扩展，以满足不同场景的需求；第三，中国市场的大模型落地方面，大模型和实际应用的结合可能会更快，能够较快探索出解决行业痛点的有效途径。
从边缘应用的大模型自身来看，有三大特征，首先模型参数通常较小，主流应用的模型大小为7B（70亿参数），而模型大小的选择主要考虑数据安全性、网络时延和带宽消耗。其次，随着AI技术深入行业应用，通用型大模型将逐渐转变为行业专用型大模型，这些专用模型将针对特定问题进行深入研究，与通用模型的百科全书式覆盖不同。第三，在边缘侧AI大模型的调用方式多样，包括API调用和从底层开始的自定义开发。国内业态变化多样，客户可能会使用云服务厂商的大模型进行自定义更改，或者完全使用开源模型。
同时，AI大模型也驱动了算力集群化的趋势，随之带来了网络设计、内存资源访问和算力资源利用等挑战。
郭威强调，算力集群化趋势下，同时存在算力集群化和算力分散化两个方向。集群化主要发生在数据中心，而分散化则在边缘设备上。英特尔致力于提供支持不同产业的系统，满足边缘和云之间的平衡需求，以及科研等领域对算力和边缘的灵活应用。
应对算力集群化对网络互连要求的提高，英特尔加入了超级以太网联盟（UEC），并计划推出专门针对AI的智能网卡（AI NIC），同时支持Smart NIC和RDMA技术，以及其他配套产品，以满足客户需求。
Dan Rodriguez强调了在网络与边缘计算方面为开发者打造灵活、易用的平台的重要性。他表示，网络与边缘计算是基于标准化的技术，而且是服务器风格的解决方案和平台。他本人在通信领域从业多年，对该领域固定的功能深有体会。英特尔作为供应商，最核心的关注点就是通过网络使相关应用能够可视化，在边缘系统基础上创造更加广泛、开放的生态系统，整合更多资源，提供灵活的平台服务。
打造灵活、易用边缘AI应用实践
正如Dan Rodriguez所说，英特尔在本次大会上展示的两个边缘AI的应用实践：成都工厂缺陷检测方案，和虚拟数智人“小英”，就是英特尔在边缘打造灵活易用AI的体现。
成都工厂的缺陷检测方案目前已经正式部署到产线，并逐步推广到美国和马来西亚工厂。通过英特尔在现场的实时视频连线可以看到，晶圆减薄工艺中的实时切片检测技术，能够在极小的晶圆切片上进行高精度检测，解决了人工肉眼检测的局限性和漏检风险。据介绍，该方案正是基于英特尔边缘控制平台，开发了一套软件定义自动化的检测工具，检测精度高达95%，每小时可检测200片托盘。
下一步，成都工厂对AI大模型在工厂应用的潜力持乐观态度，认为它们可以为设备故障排除，提供多维度的数据查询和分析协助。
另一个边缘AI应用“小英”，是一个基于英特尔酷睿处理器与英特尔锐炫独立显卡（ARC770）技术的“3D”虚拟数智人。它可以完全部署在边缘测，除实现4K 60帧的高清渲染，还在本地集成了大语言模型和RAG技术。
基于英特尔CPU和独立显卡技术，以及在边缘侧部署的大模型和RAG，像小英这样的数字人能够胜任多种工作角色，比如，在营业厅担任客服代表，为顾客提供咨询与服务；在商场担任导购，引导顾客发现心仪的商品；或者在博物馆担任讲解员，为访客带来生动有趣的历史与文化解读。数智人不仅是静态的展示，还能为各行各业增添新的活力与创意，展示出巨大的应用潜力。
应对未来网络发展需求
随着AI技术的发展，特别是智能计算中心的建设，对高速网络产品如光模块的需求迅速增长，市场上已经出现了400G、800G的高速光模块产品。英特尔如何布局未来的网络产品？
郭威谈到，在AI技术出现之前，SmartNIC就已显示出巨大潜力，因为它能将数据处理从CPU卸载到SmartNIC上，减轻CPU的负担。国内主流的SmartNIC方案通常是结合FPGA和英特尔至强D处理器，从去年下半年开始，SmartNIC在云服务提供商（CSP）中的使用量明显增加。
“随着技术发展，从400G到800G，自行开发SmartNIC卡可能不再是最合理的选择，完整的SmartNIC方案可能更符合技术发展路径”，郭威补充，“英特尔的SmartNIC方案最初服务于北美客户，现在正逐渐扩展到其他客户。CSP客户主要集中在美国和中国，英特尔正在与国内头部CSP合作，预计不久将有应用消息发布。”
从AI协同走向AI助手时代
Sachin Katti谈到，我们目前正处在AI协同时代，但要步入AI助手时代，还需要解决一些问题。首先，现在的企业数据依然是存储在本地的，并非公开透明的数据。因此，现有的大型语言模型并没有针对这些本地数据进行过结构化训练，需要在这些数据中融入现有工作流程，为企业提供定制化的解决方案。
英特尔专注于数据处理和分析，知道如何确保数据安全并以高速高效的方式解读数据。并且，英特尔支持企业进行本地数据存储，无需将数据迁移到云端，有助于企业更好地利用AI智能体。
“实际上，这个转变已经开始。全球许多企业都已经进行了尝试，预计在未来一到两年内会看到更多智能体的出现”， Sachin Katti表示。
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