十年前，CPU總差英特爾一步的AMD賣樓求生；最近，資金緊缺的英特爾也要賣樓，不過英特爾面對的困境，比當年AMD要更難。

最近，由于PC市場的不景氣，財大氣粗的英特爾也開始了“降本增效”之路，不過它的選擇是賣大樓。據美國媒體爆料，英特爾正準備將位于美國加州圣何塞的四棟建筑出售，總面積高達4.7萬平方米。評估價格達到1.93億美元，約合13.2億人民幣。不過好在英特爾在出售協議中包含了未來一兩年內租用這些辦公樓的權利，這得以讓英特爾加州的工作人員不至于一賣掉大樓就面臨被趕出去的困境。

從房東變租客，英特爾并不是第一家這么干的“超一流企業(yè)”。此前AMD、索尼等全球知名企業(yè)都曾賣過大樓，其中索尼出售的還是自己的全球總部。從前輩經驗看，出售大樓后，確實是幫助這些企業(yè)很大程度上緩解了資金鏈的壓力。由于“賣大樓”這種行為過于魔幻，而且堅持闖過“賣大樓”這一關的企業(yè)往往都能獲得更好的發(fā)展，因此網絡上就流傳著這么一個段子：三流企業(yè)賣產品，二流企業(yè)賣服務，一流企業(yè)賣概念，超一流企業(yè)賣大樓。

今年年初，英特爾公布了2022年四季度及全年業(yè)績。財報顯示：由于個人電腦芯片銷售的下滑幅度超出預期，英特爾四季度業(yè)績未能達到市場預期。財報顯示，英特爾四季度營收為 140 億美元，低于市場預期的 145.8 億美元，同比大幅下降 32%，全年營收為 631 億美元，同比下降 20%。

圖源：DoNews

當時英特爾財報發(fā)出來的時候，華爾街多家分析機構給出的評價是“災難級”。其中跌幅最大的就是個人電腦芯片領域，同比下降了36%。不過英特爾一直是“船大難掉頭”，個人電腦CPU領域英特爾已經形成的路徑依賴，即便在DIY市場頹勢顯著之時，新項目例如AI、GPU等還沒能成長到足以填補PC市場萎縮量的能力。今年2月，《福布斯》雜志資深撰稿人Patrick Moorhead發(fā)布專欄，他指出：“英特爾轉型周期受限于硅技術的發(fā)展,這就注定了轉型不可能一蹴而就,英特爾想要扭虧為盈至少還需要3-5年時間?！薄疤O果和 AMD都經歷過這樣的至暗時刻?！?/p>

對于英特爾來說，轉型目標就是AI與GPU方向。Moorhead表示，近年來，英特爾在市場和產品方面最大的改變就是擴展了消費級獨立GPU、數據中心GPU、消費級AI芯片以及數據中心 AI芯片。這似乎是準備走AMD曾經的發(fā)展路線，甚至連“賣樓”都如出一轍。不過英特爾的轉型之路比AMD更難走。

英特爾的GPU/AI之路

由于AI 模型的訓練與GPU息息相關，因此起步較早的英偉達和AMD幾乎瓜分了全球AI硬件市場。不過和目前的市場格局不同，英特爾對于獨立GPU的投入其實要比英偉達早的多。

1977年，英特爾發(fā)布了第一個與顯示有關的芯片C8275 CRT Controller，雖然只是顯卡的雛形，但是在Intel顯卡歷史上占據重要地位。略過中間諸多顯示芯片的迭代，1989年英特爾基于i750芯片與ISA/MCA接口發(fā)布了ACTIONMEDIA系列顯卡，開啟了計算的的獨立顯卡時代，不過產品較少用于個人電腦，因此知名度較低。1998年4月，英特爾發(fā)布Express 3D顯卡，并在消費者群體中獲得較高認可。

i740獨立顯卡 ?圖源：硬件風云

在進入21世紀前后，英特爾與AMD在CPU領域打的難解難分。為了徹底壓死AMD，英特爾在2005年推出“鐘擺計劃”，即首年更新微架構，次年更新生產工藝，第三年繼續(xù)更新微架構并循環(huán)下去，就像讓自己登上跑步機，一刻不停的沿著摩爾定律向前奔跑（燒錢），“卷”死對手。

在資本上比不過英特爾的AMD只得將目光望向了GPU領域，并于2006年收購ATI，左手應付英特爾，右手暴打英偉達。不過英特爾還想趕盡殺絕，也于當年叫停和英偉達的專利交叉許可協議，自己投入GPU市場（英偉達：我招誰惹誰了？）。神仙打架，平民遭殃，英偉達的股價在隨后的兩年之內一路下跌，直到CUDA架構與深度卷積神經網絡算法問世后才逐漸崛起。

說回英特爾。在AMD收購ATI之后，首先提出了CPU與GPU融合的概念，即我們俗稱的核顯。不過英特爾卻搶先一步做出了產品，并于2010年發(fā)布Clarkdale架構，有Core i5-600和Core i3-500兩個型號。此后英特爾將這個系列統稱為“Intel HD Graphics”并沿用至今。

不過此時還不是真正的核顯，英特爾在2011年推出的Sandy Bridge架構處理器，CPU、GPU才真正整合到一個die上。后來，英特爾持續(xù)發(fā)力，又推出支持DX11的Ivy Bridge、支持模塊化的“銳炬”Haswell、號稱最強核顯的Broadwell等，以及最近加強深度學習功能的 架構。

獨立顯卡這條線上，2008年英特爾曾使用x86指令集搭建一個獨立使用的GPU與GPGPU——Larrabee，該款產品于2009年正式發(fā)布并推出工程樣品。不過英特爾稱Larrabee不會作為消費者GPU產品發(fā)布,它將作為圖形和高性能計算的開發(fā)平臺發(fā)布。然而這個項目最終不了了之，英特爾在2010年徹底放棄獨立GPU項目，一門心思投向核顯領域。

后來的市場變化想必讀者都有所了解，近幾年來高性能計算、深度學習、人工智能逐漸崛起，它們都能利用高性能GPU進行并行處理加速。顯然，僅核顯的算力還不足以拿下廣闊的GPU增量市場。

英特爾的獨立顯卡項目重新回歸，還要等到2017年死對頭AMD“送”來獨立GPU的關鍵人才。

2017年11月，Raja Koduri從AMD的GPU部門跳槽到英特爾，成為了負責核心與視覺計算的高級副總裁。據了解，它的工作不僅在于技術層面，還肩負著從AMD繼續(xù)挖人到英特爾的重要使命。

2018年6月，英特爾放出消息，表示他們多年來一直在設計Arctic Sound獨立GPU架構，并將于2020年正式發(fā)布。次年又有消息傳出，英特爾稱第一輪GPU將采用10nm工藝，并在半年后宣布對光線追蹤能力的支持。

為了顯示自己對獨立顯卡項目的重視，2021年6月，英特爾組建了全新的加速計算系統與圖形事業(yè)部(AXG)，Raja Koduri擔任總經理?；谟⑻貭栐诤孙@領域的技術積累， 及其衍生架構被移植到了獨立GPU上。2022年12月21日，英特爾又將AXG部門一分為二，一部分專注于高性能計算（HPC），另一部分專注于游戲市場。目前英特爾的GPU產品已經有了三個大類，分別是面向游戲玩家包括A770 和 A750的銳炫系列顯卡、面向專業(yè)用戶的銳炬X?專業(yè)GPU加速卡、以及服務器使用的數據中心GPU。

英特爾Arc系GPU? 圖源：英特爾

與此同時，英特爾還對自動駕駛、計算視覺等AI應用領域押寶。2016年英特爾先后收購了深度學習初創(chuàng)公司Nervana Systems、計算機視覺公司Movidius，以及無人駕駛技術公司Mobileye。2017年3月，英特爾宣布成立人工智能產品事業(yè)部（AIPG），整合了英特爾Xeon、Nervana、Altera、Movidius等人工智能業(yè)務，后續(xù)Mobileye也加入其中。在硬件上也相繼推出神經計算棒系列產品，可以在網絡邊緣構建AI算法和計算機視覺原型設備。

晚一步，天翻地覆

從英特爾對于GPU與AI的投入來看，發(fā)力期在2016-2017年前后，不過好在英特爾長期在核顯領域的技術積累，得以讓它具備快速轉型的能力。然而，像是英特爾這樣實力雄厚的后來者，入局也極其艱難了。

市場的風云變化，讓英特爾這個芯片領域的“大哥”逐漸跟不上曾經“小弟”的腳步。

前幾年，虛擬幣與區(qū)塊鏈技術的火熱疊加AI興起，讓獨立GPU成為炙手可熱的鈔票印刷機。2017年數字貨幣呈現幾十倍的飛漲，引來無數礦工搶購GPU。由于挖礦的超高負荷導致元器件壽命減少，全球顯卡銷售量一時間倍增。據Gartner統計，PC端GPU從2015年的27億美元增加到2017年的47億美元，幾乎增長了一倍，GPU總營收也從38.2億美元猛漲至64.5億美元。從2016年到2018年9月，英偉達的市值一路高歌猛漲，從140億美元增長到1750億美元。2020年3月，英偉達超越英特爾，次年英偉達市值達到英特爾兩倍達到5000億美元。2022年財報，英偉達宣布較上一財年營收增長61%，連續(xù)7個季度增長。

一波未平一波又起，2021年元宇宙時代開啟。在元宇宙的關鍵在于XR裝備的普及，然而其底層芯片仍然在GPU上。這一次不僅是英偉達和AMD，連高通也憑借在移動端GPU的發(fā)展，在硬件領域分到一杯羹。2022年2月16日，憑借對XR硬件設備的支持，AMD的市值也首次超越英特爾。

2022年英特爾費力的推出新一代獨立GPU A770，假以時日，憑借英特爾雄厚的資本與技術，想必是一定能追上紅綠兩家GPU的。然而命運是如此“不公”，2022年11月底，ChatGPT又帶領AI狂潮席卷全球。世界又一次進入對大算力GPU的狂熱需求中，然而此時英特爾的獨立GPU還不成熟，難以與一流GPU一戰(zhàn)，大量市場依舊被英偉達和AMD兩家拿下。

一步晚，步步晚，2010年放棄獨顯專注于核顯領域的英特爾怎么也不會想到，今后十幾年市場會這樣變化。事實上目前PC端的最強處理器也已從CPU變成了GPU，尤其在AI并行計算需求的當下，CPU的單線程優(yōu)勢已經難以匹敵GPU內部數量龐大的NPU核心。這也意味著，英特爾的獨立GPU，做也得做，不做也得做。

英特爾轉型當下，一定會伴隨著當年AMD發(fā)布銳龍?zhí)幚砥髑暗耐纯?。然而GPU這條路，英特爾晚了這一步，再想跟上困難重重。

GPU生態(tài)高墻已形成

AI賽道，芯片才是入場券，算力才是競爭力。目前英偉達已經通過CUDA架構等全棧式軟件布局，占領了下游應用領域的絕大多數市場。此外，AMD憑借與英偉達的部分差異化路線和較低定價，也在GPU市場打開銷路。

放眼國內，寒武紀的AI芯片也取得市場的廣泛認可，在算力上也能與中端英偉達GPU一較高下；GPU龍頭企業(yè)景嘉微、海光信息也擁有高端GPU產品線，已可以滿足部分服務器需求；摩爾線程、天數智芯、壁仞科技等均已陸續(xù)推出產品。

在英特爾發(fā)布回歸獨立GPU領域的首個產品A770后，媒體給出的測試結果只能說差強人意。據了解，A770的算力相當于英偉達中端桌面顯卡水平，還距離A100、H100等專業(yè)計算卡差距較大。在應用階段，英特爾由于缺少優(yōu)化良好的驅動支持，在游戲、媒體等軟件上支持力度還不夠，這與國產顯卡面對的困難一致。不過從哪個角度看，國產芯片廠商距離英特爾這種體量還相差甚遠，部分國內公司還能借助英偉達的CUDA生態(tài)積累經驗，優(yōu)先打開市場，難道英特爾也愿意拉下臉來使用CUDA生態(tài)嗎？

總結

AI浪潮下，GPU市場正逐漸擺脫PC市場萎縮的限制，在大算力時代獨自撐起一片天空。姍姍來遲的英特爾，還依舊被困在CPU為王的時代難以脫身。十年前AMD賣樓之后，憑借銳龍系列芯片重回芯片第一梯隊，英特爾賣樓后，還能再現 “超一流企業(yè)賣大樓”后崛起的場景嗎？

前幾天，英特爾創(chuàng)始人同時也是摩爾定律的締造者戈登·摩爾(Gordon Moore)過世，自1968年至今，英特爾與摩爾定律共同締造了一個屬于半導體行業(yè)的傳奇。對此，臺積電創(chuàng)始人張忠謀通過臺積電發(fā)表聲明：“戈登的過世，也表示我的半導體第一代共同奮斗的朋友已所剩無幾”。不過這是否說明屬于英特爾的那個傳奇時代已經過去，AI時代到來，還是否有承載英特爾前行的船？