削弱英偉達 是英特爾押注AI重振雄風的第一步

雖然可能是最早將人工智能（AI）滲透到各個行業(yè)的先驅者，但對英特爾來說，全面AI爆發(fā)的時代似乎辛酸遠大于甜蜜，即使依然守住了2023年半導體銷售額的年度冠軍，可是看著英偉達翻倍的年銷售額以及兩者近在咫尺的營收差距，這個年度銷冠的頭銜這次丟掉之后還能否如前幾年一樣再搶回來實在心里沒底。如果再參考英偉達幾乎15倍于英特爾的市值規(guī)模對比，都是姓“英”的華爾街咋就這么看不起人呢？

從公司策略的角度上，英特爾似乎還是以夯實基礎（工藝）作為重振雄風的第一步，只是IDM2.0戰(zhàn)略再成功，也很難短期內讓英特爾的股價擺脫老對手AMD的貼身糾纏，畢竟相比于TSMC那常年穩(wěn)定在40%以上的凈利潤，英特爾的內部結算報告中制造業(yè)務的凈利潤率實在沒法給股市足夠買入的信心。因此，面對諸多消費業(yè)務的穩(wěn)步不前，英特爾要重振雄風還是只能押注在人工智能方面，不過英特爾意識到自己要向人工智能整體軟硬件方案提供商不會是一蹴而就的過程，這需要一個漫長的過程，這個過程的第一步是先嘗試削弱英偉達在AI領域的統(tǒng)治力。

如果說英偉達是人工智能浪潮的最大受益者，那么作為最早將AI推廣到各個細分市場的先驅者，英特爾在這波浪潮中絕對是迷失方向的巨輪。只不過，隨著一眾AI硬件創(chuàng)業(yè)公司的落寞，相比于同樣在AI浪潮中受益匪淺的博通和Arm，真正具有削弱英偉達AI統(tǒng)治力潛質的，可能非英特爾莫屬。

從Movidius到Habana再到Loihi，英特爾始終沒有放棄NPU這條戰(zhàn)略賽道，這是英特爾相比其他廠商更有機會削弱英偉達的前提，同樣的英特爾雖然沒有參與到重新編譯CUDA的工作，至少英特爾的OneAPI支持的硬件產(chǎn)品數(shù)量越來越多，在軟件開發(fā)方面依然埋下伏筆。盡管英特爾擁有CPU、GPU、NPU和FPGA四大平臺，Gaudi目前來看是這一戰(zhàn)略的核心部分，在Intel Vision上推出的AI ASIC Gaudi 3，聲稱與Gaudi 2相比，F(xiàn)P8操作的AI計算量提高了2倍，BF16操作的AI運算量提高了4倍，網(wǎng)絡帶寬提高了1倍，內存帶寬提高了1.5倍。Gaudi3將提供三種外形尺寸：夾層卡、通用底板和PCIe卡。Gaudi3的第一個目標是超越NVIDIA的H100，聲稱推理的相對功率效率為50%，訓練速度快40%，當然英特爾也從不掩飾對H200市場的覬覦。

不過，光有產(chǎn)品是遠遠不夠的，正如當初英特爾在服務器處理器方面超過9成的市占率一樣，在AI服務器加速和推理訓練等方面，英偉達的CUDA幾乎成為行業(yè)不二標準，在這樣的競爭形式下，英特爾要做的是讓客戶逐步認可其解決方案的價值，才能有機會成為英偉達（NVIDIA）的替代品。畢竟，這也是很多客戶翹首以盼的新局面。AI行業(yè)需要一個NVIDIA的競爭對手，而英特爾似乎是目前看潛力和能力最接近的競爭對手。競爭有助于保持低價格，有助于使供應鏈多樣化以減少短缺，并有助于避免專利鎖定。

所以，當英偉達成為AI的寡頭之后，英特爾需要適應自己的新角色，一個Runner up恰好是容易被客戶們更為青睞的位置，雖然過去英特爾從來沒有適應過這樣的角色，但要重振英特爾的銷售額與市值，這又是不得不接受的位置。畢竟以TechInsights的最近進行的研究發(fā)現(xiàn)，在3月的某一周內，沒有任何一塊NVIDIA H100可從AWS按需購買。TechInsights研究還表明目前公共云中部署的所有加速器中，94%來自NVIDIA，而云服務商自行設計的加速器（如谷歌的TPU和AWS的Inferentia）所謂的應用也基本流于形式（barely scratching the surface），英特爾的Gaudi 2只能從單個地區(qū)的單個云提供商那里獲得。這種供應情況注定是不正常的，替代加速器供應商對市場有利。

必須削弱NVIDIA，這是服務器廠商心底的呼聲，自然代表著英特爾這類廠商的機會。但是，挑戰(zhàn)英偉達之前英特爾自己面臨著什么呢？

英特爾面臨著來自CPU基本盤特別是服務器領域的威脅。2023年，英特爾占云終端用戶處理器消費量的73%。AMD占19%，基于Arm的專屬芯片約占6%。英特爾仍然占據(jù)主導地位，但相比于五年之前幾乎看不到對手的市場占有率，這個比例變化是非常危險的。在剔除制造業(yè)務后的最新一季度細分部門營收統(tǒng)計中，英特爾的數(shù)據(jù)中心集團DCAI收入為30億美元，營業(yè)收入為5億美元，這種業(yè)績停滯不前在英偉達和AMD利潤營收雙增長的映襯下讓人擔憂。雖然在新的季度開始，英特爾強勢推出至強6系列數(shù)據(jù)中心CPU和Gaudi 3人工智能加速器解決方案，但即使如此，今年預計也只能為公司帶來約5億美元的收入。相比之下，AMD預計將從其MI300X GPU中獲得約35億美元的收入，而英偉達今年將從其人工智能產(chǎn)品中獲得450億至500億美元的營收。

最值得注意的是，無論性價比如何，最終用戶都會向AMD和Arm尋求更便宜的云實例和物理服務器。例如，在AWS美國東部地區(qū)，基于英特爾的t3實例比AMD實例貴10%，比同等的Graviton高20%。當如此巨大的差異擺在終端用戶面前，在供應時云門戶網(wǎng)站上清晰地顯示出來時，終端用戶真的會費心測試性價比嗎？英特爾在保密計算技術方面確實有優(yōu)勢，這可能會讓最終用戶與合作伙伴谷歌云和微軟Azure在云上支付隱含的溢價。

所以，削弱英偉達的第一步是擺脫一個尷尬定位——英特爾的人工智能戰(zhàn)略已經(jīng)無法吸引客戶了。雖然很早就布局了人工智能，但為什么英特爾沒有看到一條通往其數(shù)據(jù)中心人工智能雄心的平行道路呢？也許英特爾過分信任自己CPU在從傳統(tǒng)服務器計算到AI計算過渡的競爭力，英特爾一直試圖在人工智能推理方面向市場推銷其CPU的價值。當他發(fā)現(xiàn)GPU的強勢后又試圖推出一系列數(shù)據(jù)中心GPU產(chǎn)品，與AMD和英偉達直接競爭，現(xiàn)在，它又希望下一代Gaudi加速器最終會贏下未來，但是這種傳統(tǒng)的方式還需要客戶的認可，這個認可不是基于行業(yè)統(tǒng)治者英特爾，而是行業(yè)顛覆者英特爾。

英特爾擁有晶圓廠（尤其是在美國）、品牌和人員，問題是，這些能說服客戶英特爾是一個有效的選擇嗎？這是一個經(jīng)濟和營銷問題，而不僅僅是技術問題。英特爾的做法必須大膽。提高性能和創(chuàng)新技術固然很重要，但要想削弱英偉達的統(tǒng)治力，英特爾需要明顯比英偉達便宜，性能或使用性不會下降。AI服務器的選型不會采用直接比較成本的方式，而是以每瓦價格低于競爭對手為目標。每瓦的價格是一個更公平的價值衡量標準。但市場上的買家并不一定是理性的，許多人沒有時間或意愿進行公平的評估。在云時代，開發(fā)人員和解決方案架構師真的不想在基準測試和性價比上亂來，甚至這種性價比壓力在構建早期原型或概念驗證時也不想面對。這種便宜不單單是硬件成本上的，更是解決方案甚至是包括轉換成本的總部署成本。英特爾必須證明其人工智能加速器不僅更便宜，而且非常便宜，足以證明重新培訓開發(fā)人員的轉換成本是合理的，而且值得冒險。它需要贏得云提供商的支持，這樣開發(fā)人員就可以在世界上任何地方試用Gaudi。

此外，英特爾需要挑戰(zhàn)自己的傳統(tǒng)習慣以及開發(fā)者成本與心理問題之間的鴻溝，英特爾有自己的英特爾開發(fā)云支持開發(fā)者進行實驗，但人們通常更喜歡在他們習慣的平臺上進行實驗。該公司必須與規(guī)模更大的云提供商達成協(xié)議，以使訪問在世界各地無處不在，并具有價格競爭力。英特爾較低的功耗應該會降低虛擬機成本，但云提供商也需要較低的單位成本來降低虛擬機價格。許多本地用戶可能會通過云來指導他們的購買決策。一個大膽的舉措是補貼云提供商的“免費層”使用，用補貼助力英特爾的產(chǎn)品逐步滲透到已經(jīng)習慣了英偉達CUDA的開發(fā)群體。

除非迫不得已的壓力，開發(fā)者都是有一定開發(fā)“惰性”，英特爾必須想辦法說服這群開發(fā)者們，英特爾的平臺是他們值得冒險跳一次的新樂園。