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概述：
英特尔得力于它产品的多样化，正在成为世界上最大的 AI 硬件玩家；
一些客户正在慢慢投向英特尔，虽然 NVIDIA 仍然是 AI 领域强大的存在。
英特尔最近推出了 Movidius 神经计算棒，这是这是世界上首个基于 USB 模式的深度学习推理工具和独立的人工智能（AI）加速器，为广泛的边缘主机设备提供专用深度神经网络处理功能。专为产品开发者、研究人员和创客设计，提供专用高性能深度神经网络处理性能，从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。
英特尔将 AI 相关的硬件 / 设备都带入到了极具创新的市场。另一方面，英特尔的 FPGA 也被使用在了奥迪 A8 的 ADAS 单元，预计发布时间是 2018 年。本文所要将的就是英特尔在 AI 硬件领域的动作。
英特尔 AI 硬件的多元化
当我们谈及英特尔 AI 领域的发展时，往往 FPGA 成为主要焦点。其实，英特尔也正在开拓硬件方面的多样化，来获取更多的 AI 硬件市场份额。2016 年 11 月英特尔收购了 Movidius，将英特尔的 RealSense 视觉技术与 Movidius 技术相结合，来加速其计算视觉发展。
AI 是个一分为二的概念，首先是通过神经网络来训练 AI 设备，在基于训练的基础上，来授权其进行决策，并运用到现实世界中。第二部分就是推理，目前英特尔在 AI 领域主要竞争对手 NVIDIA 而言，它的 GPU 已经在 AI 领域被广泛使用，除了自动驾驶领域，但在这推理部分，NVIDIA 的技术还没有被大量使用。
但是英特尔小尺寸硬件可以被用于无人机、机器人、VR 头显等设备中，这些硬件包括面向物联网市场的 FPGA（如 MAX 10 和 Cyclone V）和 Movidius。
对于 HPC（高性能计算）数据中心而来，英特尔最新的可扩展 Xeon 处理器和 Xeon Phi 协处理器将对 Nvidia 的基于 Volta 的 GPU 具有很强的竞争力。不过，NVIDIA 的 GPU 比英特尔 HPC 产品更有效率。然而，随着 Scalable Xeon 和 Night’s Mill Xeon Phi 的到来，HPC 正在助力英特尔改变局面。
英特尔 VPU 技术没有真正竞争对手
英特尔收购 Movidius 主要目的是为了其极低功耗的产品——Myriad 2 VPU。将英特尔的 RealSense 深度感测摄像机与 Movidius 的 Myriad 2 VPU 相结合，可以造出更多高效的 AI 产品。VPU 在里面到底有啥用？它可以处理 RealSense 摄像机过来的视觉数据，并且该数据可以被用作 AI 设备的训练和推理。
就比如监控摄像机，这些在中国和美国等国家有很大的需求。今年 4 月初，Movidius 公司发布了一项声明表示，美国大华科技利用 Movidius 公司的 Myriad 2 VPU 产品给视频监控摄像机供电。
英特尔基于 Arria 10 FPGA 的视觉技术也为日本跨国 NEC 公司的 NeoFace 面部识别技术提供支持。NEC 的产品主要定位移动人群，其中之一就是现代化监控摄像头。据预计，带 2020 年，中国将安装 4.5 亿台新监控摄像头。
其实英特尔 VPU 并没有实际的竞争对手，如果说苹果是其真正对手，iPhone 7 上有先进的相机技术，但除了 iPhone 还没有很多例子，我个人觉得苹果已经失去了相机方面的优势。几年前，苹果收购了以色列相机公司 LinX Imaging，不过很多技术进步并未超越 iPhone。与此同时，摩托罗拉为旗下 Moto Mod（360°相机）产品选择了英特尔相机技术。
投资者角度
英特尔正在逐渐成为世界上多元化 AI 硬件产品玩家，不过目前 NVIDIA 的 GPU 产品仍有很高的市场地位，而且估值更高。
IBM 也是 AI 领域的领先玩家，但它基本上属于一个以软件为中心的公司。不过，IBM 正在通过其专业的 AI 软件知识来提升其硬件业务。英特尔的多样化硬件可以用于多行业服务，例如奥迪宣布，英特尔的 FPGA 和传感器产品将用于 2018 年的奥迪 A8。
英特尔物联网部门和 PSG 部门正在呈现温和的上升趋势，我坚信这上升趋势将变得更为猛烈。
结论
从英特尔第二财季盈利情况来看，虽然有一些收益数据令人失望，但英特尔在这些方面的亏损也非常有限。我们需要了解英特尔在 AI 领域真正的潜力，HPC 的 FPGA，小尺寸 FPGA 和基于 VPU 的视觉解决方案，这些都具有很大的市场潜力，将助力英特尔未来的收入增长。
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