據Tomshare報道，英特爾首席執行官帕特·基辛格(PatGelsinger)公開表示，英偉達在人工智能行業的成功純屬偶然。
在麻省理工學院(MIT)主辦的基辛格采訪中，英特爾老板告訴與會者，英偉達首席執行官黃仁勛“非常幸運”（gotextraordinarilylucky）。他接著感嘆英特爾放棄了Larrabee項目，在他看來，這本來可以讓英特爾擁有同樣“幸運”。
然而，Nvidia應用深度學習研究副總裁BryanCatanzaro今天早些時候在Twitter/X上駁斥了基辛格對人工智能硬件行業現狀的激烈看法，稱英特爾缺乏在其先前舉措中取得成功的愿景和執行力。
英偉達的崛起只是幸運？
在采訪視頻的17分鐘左右，當英特爾首席執行官在回答麻省理工學院提出的問題時強調了Nvidia的“幸運”。麻省理工學院電氣工程和計算機科學教授兼計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）主任DanielaRus問道：“英特爾在人工智能硬件的開發方面正在做什么？您如何看待它的競爭力優勢？”（原文：“WhatisInteldoingforthedevelopmentofAIhardware,andhowdoyouseethatasacompetitiveadvantage?”）
基辛格首先談到了英特爾的錯誤。英特爾現任首席執行官表示，他離開后，公司的命運一落千丈（tookadive），但現在又重新走上輝煌之路。他講述了自己在荒野中度過的11年（在EMC，后來在VMWare）以及Larrabee的悲慘命運。
“13年前，當我被趕出英特爾時，他們扼殺了這個可能改變人工智能形態的項目，”（原文：“WhenIwaspushedoutofIntel13yearsago,theykilledtheprojectthatwouldhavechangedtheshapeofAI,”）基辛格對麻省理工學院的聽眾說，他指的是Larrabee開發工作的結束。
與此同時，黃仁勛被描述為一個勤奮的人，他一心一意地追求圖形技術的進步，當人工智能加速開始成為一項備受追捧的計算功能時，他很幸運。
黃仁勛“非常努力地致力于擴大吞吐量計算，最初主要用于圖形，然后他就走了大運，”（原文：“JensenHuangworkedsuperhardatowningthroughputcomputing,primarilyforgraphicsinitially,andthenhegotextraordinarilylucky,”）基辛格說。他通過在人工智能萌芽第一次出現時，英偉達“甚至不想支持他們的第一個人工智能項目”（原文：didn'tevenwanttosupporttheirfirstAIproject）來印證自己的觀點。
基辛格對Larrabee的失敗或英特爾任何類似的開發推動力的喪失表達了遺憾，他解釋說Nvidia的主導地位部分來自于“英特爾15年來在該領域基本上沒有采取任何行動”（原文：Intelbasicallydidnothinginthespacefor15years）。不過，基辛格表示不用擔心，“我回來了，我有激情，我們將從那個地方重新開始。”（原文：“Icomeback,Ihaveapassion,okay,we'regoingtostartshowingupinthatspace.”）
除了開發硬件來加速人工智能之外，基辛格還熱衷于他所謂的人工智能普惠化的首要戰略。他說，僅靠新硬件并不能解決問題，“消除CUDA等專有技術”（原文：eliminateproprietaryTechnologieslikeCUDA）也至關重要。在不久的將來，英特爾首席執行官認為這種普惠化力量將使高性能人工智能應用在每臺機器上，從普通的家庭用戶到開發人員、企業和超級強大的服務器。
有趣的是，基辛格預測到，很大程度上得益于人工智能，我們正處于“一到二十年的純粹創新”（onetotwodecadesofsheerinnovation）的邊緣。他認為，我們將讓人工智能挖掘的資源遠遠超出現在使用的大型但相當簡單的數據集（主要是文本數據集）。此外，英特爾正在忙于執行其計劃，并將“建造大量晶圓廠，這樣我們就可以構建大量計算”來解決人工智能問題。
英特爾缺乏遠見和執行力
如下圖所示，據BryanCatanzaro所說，2007年，他在Intel從事Larrabee應用程序的工作。然后，他與2008年去了NVIDIA從事ML的工作。“所以當時我在這兩個公司都工作過，我可以說：NVIDIA的統治地位并非來自運氣，它來自愿景和執行力，這是英特爾所缺乏的。”BryanCatanzaro強調。
BryanCatanzaro接著說：“2007年，我在英特爾共事過很多人，他們既看到了英特爾的機遇，也看到了風險。當時NVIDIA的收入只有現在的十分之一，因此英特爾管理層認為他們會用Larrabee碾壓NVIDIA。但英特爾缺乏遠見和執行力。”
他進一步指出，不過，Larrabee的目標是取代GPU（如您所知），這讓很多人感到困惑。該論文甚至還有游戲渲染基準！但我可以看到大家沒有稱其為GPU。相反，它是一種視覺計算架構。
在BryanCatanzaro的帖子下面，還有很多讀者附和他的觀點。
例如有個叫TomForsyth的作者表示：“這也是一個奇怪的說法，考慮到從來沒有‘LarrabeeGPU’，而且英特爾并沒有取消Larrabee-它變成了XeonPhi，并且在變成AVX512之前在它所做的事情上非常成功。”
ScottHerkelman也說到：“通常，當沒有大約三年的投資回報率時，上市公司會因AOP周期而取消或大幅減少投資。這就是Jensen的出色之處，即使投資回報率超出外部預期或大公司流程，他也會繼續投資于自己的愿景……”
BenPouladia更是直言：“在商業上，你創造自己的運氣。Jenson說得最好：他試圖讓英偉達靠近機遇，這樣當蘋果從樹上掉下來時，他們就離機遇很近了。基辛格聽起來很酸（bitter）。別忘了英特爾也曾用iPhone來嘲笑史蒂夫·喬布斯，從而搞砸了移動業務。“
在Keveman看來，說英偉達很幸運，那就是本末倒置了。因為英偉達引發了人工智能革命。自2012年以來，英特爾（和AMD）一直在開始“占據主導地位”，但他們失敗了。不過，他認為英偉達在加密貨幣方面確實有點幸運。
雖然Nvidia何時真正開始將GPU作為人工智能模型的工具，這一點還存在爭議。當然，當公司第一次開始推廣GPGPU時，人工智能并沒有被納入其中。
以下是2007年Nvidia早期文檔中的一段話，描述了其原始CUDA1.0平臺的使用和優勢，該軟件可在NvidiaGPU上實現高性能計算，而不僅僅是圖形和圖像處理：“圖像渲染和處理領域之外的許多算法都可以通過數據并行處理來加速，從一般信號處理或物理模擬到計算金融或計算生物學。”（原文："Manyalgorithmsoutsidethefieldofimagerenderingandprocessingareacceleratedbydata-parallelprocessing,fromgeneralsignalprocessingorphysicssimulationtocomputationalfinanceorcomputationalbiology."）
這絕對是英偉達當時的典型信息。換句話說，沒有提及AI作為GPGPU的關鍵應用。那么，在某種程度上，基辛格的觀點是有道理的。
從另一個角度看，正是Nvidia推動了GPGPU的發展，將CUDA和NvidiaGPU發展成為今天的強大力量。英偉達可能不一定從一開始就看到了人工智能革命，但該公司在GPU上的賭注確實比其他任何公司都大得多。
以“護城河很淺”的CUDA為例，據紐約客在之前的一個報道中說，當CUDA在2006年底發布時，華爾街并不看好。黃仁勛認為，CUDA的存在將擴大超級計算領域。這種觀點并沒有得到廣泛支持，到2008年底，英偉達的股價甚至已經下跌了70%。
但黃仁勛以及英偉達的團隊依然堅持，并最終等來了GeoffreyHinton及其學生AlexKrizhevsky和人工智能的繁榮。
數據中心市場，變了
然而，我們不得不說，數據中心整個市場變了。
正如上文所說，過去多年以來，英特爾的CPU一直統治著數據中心。但是從下圖可以看到，統計Intel、Nvidia和AMD的數據中心市場營收收入，從2022年最后一個季度開始，英偉達就開始實現了對Intel的反超，并在2023年里將英特爾和AMD遙遙甩在身后。（注：參考文章《GPU的歷史性時刻》）。
Marketwatch在其報道中更是直言，英特爾公司長期以來一直是美國第一大芯片制造商，但他們在幾年前首次將全球最大芯片制造商的桂冠讓給了臺積電。現在，華爾街分析師估計，英偉達當前年收入將首次超過英特爾，成為美國第一。英特爾預計2023年收入為539億美元，而英偉達2023年預計收入為，562億美元。
展望2024年，分析師預測，英偉達收入將達到驚人的892億美元，比2023年激增59%，比2022年高出約三倍。相比之下，英特爾2024年收入預計將增長13.3%，達到611億美元。
CambrianAIResearch首席分析師KarlFreund表示：“它已經融入了一個主要由Nvidia控制的市場。”“因為Nvidia正在占領兩年前、ChatGPT和大型語言模型之前還不存在的市場份額……他們在數據中心市場的份額翻了一番。40年來，我從未見過市場如此活躍。”
換而言之，英偉達已成為與英特爾主導的核心處理器相鄰領域的王者。英偉達用于加速人工智能應用的圖形芯片重新點燃了數據中心市場，數據中心的故事全都與圖形處理單元(GPU)相關，而Nvidia的GPU已成為人工智能應用程序的青睞。GPU銷量的增長速度遠快于核心服務器CPU芯片。
根據自2019年以來一直跟蹤GPU市場的MercuryResearch的數據，第三季度Nvidia基本上占據了整個數據中心市場，其芯片、配套卡和其他相關硬件的銷售額約為111億美元。MercuryResearch指出，英偉達在數據中心內的GPU系統數量的份額高達99.7%（不包括任何網絡設備）。剩下的0.3%由英特爾和AMD瓜分。
換句話說：“是英偉達和其他”，伯恩斯坦研究公司分析師史黛西·拉斯貢(StacyRasgon)說。
英特爾現在正在反擊，尋求重振數據中心和個人電腦的增長，在過去幾年信息技術和個人電腦支出大幅增長后，這兩個領域都在下降。本月，英特爾推出了適用于服務器和個人電腦的新芯片系列，旨在在設備本身加速人工智能，這也可以減輕數據中心的部分人工智能計算負載。
英特爾首席執行官帕特·基辛格(PatGelsinger)本月早些時候在該公司紐約活動中表示：“我們正在將其推向應用程序的各個方面，以及數據中心、云端和個人電腦邊緣的每個設備。”
基辛格表示，雖然人工智能和高性能芯片正在共同創造下一代計算，但考慮這些技術的功耗也很重要。“當我們考慮這個問題時，我們還必須以可持續的方式來做這件事。我們是否要將地球上三分之一、一半的能源用于這些計算技術？不，它們必須是可持續的。”
與此同時，AMD正在直接瞄準熱門的GPU市場和PC市場。該公司本月也推出了大型產品，推出了在華爾街廣受好評的新GPU系列，以及用于數據中心和PC的新處理器。AMD預測，公司的AIGPU在上市第一年的銷售額將至少達到20億美元，這對Nvidia來說是一個巨大的挑戰。
但FuturumResearch首席分析師兼創始合伙人丹尼爾·紐曼(DanielNewman)表示，AMD首席執行官蘇姿豐(LisaSu)對新的MI300X芯片系列的預測可能采取了保守的態度。
“這可能只是她在外面看到的一小部分，”他說。“她開始看到非Nvidia的GPU市場強勁……我們需要競爭，我們需要供應。”他指出，現在還處于早期階段，構建人工智能生態系統的新發展窗口仍然敞開。
Cambrian的Freund指出，AMD花了大約四到五年的時間才獲得了20%的數據中心CPU市場份額，這使得Nvidia在數據中心GPU方面的驚人增長更加引人注目。
Mercury的McCarron在一封電子郵件中表示：“人工智能，特別是基于數據中心GPU的人工智能，已經給GPU市場帶來了歷史上最大、最快的變化。”“[AI]顯然也對傳統服務器CPU產生了影響，但考慮到最近人工智能活動的增加，對CPU的長期影響仍有待觀察。”
也就是說，一個全新的時代正在到來。
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