1956 年是計算機歷史頗具里程碑意義的一年。「晶體管之父」威廉·肖克利回到加州帕洛奧多，成立肖克利半導(dǎo)體實驗室。同年夏天，28 歲的約翰·麥卡錫與同齡的馬文·明斯基、37 歲的納撒尼爾·羅切斯特以及 40 歲的克勞德·香農(nóng)，在達特茅斯學(xué)院舉行了一個學(xué)術(shù)研討會。

　　固然肖克利「將硅帶到硅谷」，但卻是他的弟子們讓硅成為「科技世界的通行證」，其中三個弟子：羅伯特·諾伊斯、戈登·摩爾、安迪·格魯夫創(chuàng)立的英特爾，成為過去 40 多年影響整個計算機行業(yè)的重要力量，以半導(dǎo)體發(fā)展速度為基礎(chǔ)的摩爾定律更是一度預(yù)言了技術(shù)變革的速度和方向。而達特茅斯峰除了提出一個「人工智能」的新詞并沒有太多驚喜，不過這個詞卻成為接下來半個世紀(jì)計算機行業(yè)的「圣杯」（比爾·蓋茨語）。

　　2016 年，人工智能步入甲子之年，在一場舉世矚目的智能挑戰(zhàn)中，代表人工智能的 Alpha Go 完勝人類圍棋冠軍。這一年，摩爾定律走到第 51 個年頭。兩件看似不相關(guān)的事實放在一起卻像一個巨大的時代隱喻，在科技業(yè)老牌巨頭如微軟、蘋果，互聯(lián)網(wǎng)新貴如 Google、Facebook 紛紛押注人工智能時，作為芯片帝國締造者的英特爾，尤其是在錯過移動互聯(lián)網(wǎng) 10 年紅利的大背景下，英特爾的機會又在哪里？

　　答案或許就藏在上周召開的 2016舊金山英特爾信息技術(shù)峰會（IDF 2016）里，不過在討論這場開發(fā)者盛宴之前，我們有必要先看些會場之外發(fā)生的故事。

　　兩個或左右未來的收購

　　2015年12月，英特爾完成了對可編程邏輯器件廠商 Altera 的收購，并且將 Altera 的 FPGA 納入到英特爾的產(chǎn)品線中。FPGA 是一種介于專用芯片和通用芯片之間，具有一定的可編程性，可同時進行數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行計算，F(xiàn)PGA 在特定領(lǐng)域，如圖像識別、信號處理等場景中具有比 GPU、CPU 更低的能耗，性價比很高。

　　這是英特爾布局機器學(xué)習(xí)的一個重要戰(zhàn)略。具體來說，英特爾會把 FPGAs 和英特爾處理器封裝到一顆芯片里，當(dāng)用 FPGAs 來運算一些機器學(xué)習(xí)的任務(wù)時，比如影像識別算法，這些算法能大大提高它的性能。根據(jù)英特爾并購副總裁文德爾·布魯克斯 2015 年接受采訪時的說法，相對于傳統(tǒng)的處理器和 FPGA 獨立組建，新的一體化芯片最初將帶來 30% 至 50% 的性能提升，而最終的性能提升將達到 2 到 3 倍。

　　2016 IDF 之前，英特爾宣布收購深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司 Nervana System，這可能是一個比收購 Altera 更重要的一個舉動。Intel執(zhí)行副總裁暨數(shù)據(jù)中心事業(yè)群總經(jīng)理柏安娜在官方博客里寫道：「人工智能正在轉(zhuǎn)變商業(yè)運作以及人們參與世界的模式，而它的子集──深度學(xué)習(xí)，是擴展人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵方法。」

　　盡管英特爾擁有可支持高性能計算的處理器，但在深度學(xué)習(xí)芯片領(lǐng)域，Nvidia 的 GPU 具備統(tǒng)治性的地位。長期以來，英特爾都無法染指深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，英特爾擁有強大的至強處理器，而且全世界有 97% 支持機器學(xué)習(xí)的服務(wù)器都是采用至強或至強 Phi 處理器，但這些服務(wù)器占據(jù)全球服務(wù)器的比例不到10%。

　　另一方面，雖然擁有了 FPGA，但沒有 GPU 的殘酷事實則頗為無奈。而 Nervana 則是一家在芯片領(lǐng)域具有自主知識產(chǎn)權(quán)的公司，旗下的 Engine 芯片在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時有著比傳統(tǒng) GPU 的能耗和性能優(yōu)勢。借助收購 Nervana，則有望幫助英特爾將自己在處理器的優(yōu)勢延伸到深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，從而打造一系列適應(yīng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊處理器。

　　上述兩大收購基本補齊了英特爾在人工智能，尤其是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的兩大短板，同時也進一步延伸了處理器的業(yè)務(wù)體系。更重要的一個事實則是，英特爾旗下的風(fēng)險投資也是過去幾年人工智能領(lǐng)域的活躍投資機構(gòu)，下圖來自 CBinsights 的統(tǒng)計，這些公司涉及數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法、機器人等等，未來不排除英特爾繼續(xù)收購更多創(chuàng)業(yè)公司。

　　押注人與機器的新交互

　　回到今年的 IDF ，如果說并購是英特爾傳統(tǒng)處理器業(yè)務(wù)的擴展，那么這次 IDF 的眾多新的產(chǎn)品或計劃則是英特爾對于人機交互的新思考，前者押注在基礎(chǔ)研究，后者則是應(yīng)用層面的布局。

　　事實上，科技的發(fā)展史也是人機交互的歷史，而人工智能發(fā)展的路徑同樣隸屬在人機交互的發(fā)展歷程里。人工智能的進化是機器越來越聰明的的過程，所謂的「聰明」，體現(xiàn)在人機交互過程中，則是計算設(shè)備在識別（包括語音圖像、視頻、文本）、理解、情感方面的進化。通過 IDF ，英特爾展示對人機交互長期和短期的賭注。