7月18日，英特尔迎来了它50周岁的生日。这位CPU巨头50年来曾带来PC市场的辉煌，如同PC时代的催化剂，只要有计算的地方就有他的身影；他也曾一度有着芯片领域垄断的地位；而他也被公认错过了移动市场，为此付出巨大代价……如今，在AI时代浪潮下，英特尔能否握紧第一张船票，航行在AI阵列的前端呢？
如果没有CPU，可以说几乎一切都无法正常运作了。所以，除非没有人用半导体，除非我们不用电脑和手机了，否则Intel不会消失。
这家全球最大的CPU制造商，一路走来，给世界带来很多惊喜，特别是PC时代。如今，它迎来了50岁生日。
就在英特尔成立50周年之际，其CEO科再奇却在6月21日因职场绯闻闪电辞职，这让英特尔陷入舆论漩涡，大家纷纷猜测科再奇的卸任背后是否另有隐情。
有分析师认为他的离职的其他原因，原因是10nm芯片难产问题，导致英特尔在芯片制造工艺上首次落后于竞争对手AMD和台积电。
加之PC业务缩水，英特尔2018年第一季度财务报表中PC中心的CCG(客户端计算事业部)收入增长率仅为3%。于是有人猜测科再奇是迫于压力辞职。
目前英特尔CEO由鲍勃·斯旺临时担任，他于2016年加入英特尔并担任首席财务官，他是财务专员而不是工程师。所以，如果想要在CEO的岗位上做好，那么他必须建立起能把控技术的高管智囊团，并解决英特尔10纳米芯片制造工艺的问题。
谁将会是下一任CEO成为大家关心的话题，业界猜测候选人除了目前临时担任CEO的鲍勃·斯旺之外，还可能有以下几个人选：
纳文·谢诺伊（Navin Shenoy）：于1995年加入英特尔，目前负责英特尔最重要的数据中心集团。作为在英特尔内部成长起来的高管，他是英特尔CEO的传统选择。他曾担任英特尔前CEO欧德宁（Paul Otellini）的技术助理。在内部，他被认为具备英特尔所需的产品愿景。
文卡塔·伦杜琴塔拉（Venkata Renduchintala）：于2016年从高通转投英特尔，目前负责英特尔的客户端设备产品和最热门的物联网产品。他拥有很强的技术背景，同时管理风格也曾引起关注。2016年有新闻媒体报道称，消息人士称伦杜琴塔拉“不害怕说出自己的观点”，而他的领导风格是“指挥和控制”。
拉贾·克杜里（Raja Koduri）于2017年从AMD离职加入英特尔。他在加入时组建了新团队：英特尔核心和视觉计算集团，负责图形和其他可视化技术。
吉姆·凯勒（Jim Keller）是刚加入英特尔的高管。他于今年4月从特斯拉的无人驾驶团队离职。在此之前，他的职业生涯主要供职于AMD和其他半导体公司。他的机会不大，但如果英特尔希望为CEO职位带来新鲜血液，同时继续保持从内部提拔的传统，凯勒或许是合适人选。他目前负责英特尔的芯片工程。
里克·卡西迪（Rick Cassidy）：台积电北美CEO。台积电的半导体制造工艺正在给英特尔带来冲击。英特尔正尝试将10纳米工艺投入到正常的使用中，同时设计7纳米工艺。与此同时，台积电的10纳米工艺早已开始使用，而今年早一点的时候也开始了7纳米工艺的量产。目前，台积电正在研发5纳米工艺。5纳米工艺被认为是“摩尔定律的终点”。从台积电挖人能满足英特尔的需求。
桑杰·贾（Sanjay Jha）：近期从英特尔芯片制造业务竞争对手Global Foundries离职。他在该公司担任CEO长达4年，于今年3月离职。他此前也是高通首席运营官。目前尚不清楚桑杰·贾为何从Global Foundries离职，例如是他的业绩未达预期，还是主动辞职。有新闻媒体报道称，Global Foundries一直以来对CEO不太友好，在不到10年时间里已经换了4位CEO。
AMD CEO苏姿丰（Lisa Su）：英特尔梦寐以求的CEO人选，不过看起来跳槽的可能性很小。
雷妮·詹姆斯（Renee James）：她曾被视为科再奇的唯一继承人。不过，她不太可能回到英特尔。詹姆斯在英特尔工作了28年，于2015年离职。今年早一点的时候，她担任自己的芯片公司Ampere的CEO。她也表示很高兴能自己创业。
苹果前高管Jean-LouisGassée在medium发文《英特尔之毒性文化》。他在文中从心理学角度分析了英特尔因其文化导致其一再错过移动市场的失误。
他表示科再奇因绯闻离职的消息让他感到震惊，并对科再奇任职期间英特尔的表现做了总结：过去12个月英特尔股价上涨超过50％（即使在CEO离职后），而纳斯达克指数上涨25％。华尔街似乎对英特尔的未来比苹果更为乐观：Intel的P / E（价格/收益比率，市场预期的指标）是22，而苹果的则是18。
他分析道，英特尔曾经拒绝为第一款iPhone提供处理器的机会，当时CEO Otellini说他没“看到”这个机会的潜力。如果说拒绝iPhone是因为当时确实并不能确定它是否会大卖，但是之后又接连错过iPad诺基亚、黑莓等就说不过去了吧。
所以，当iPhone在2007年爆发时，英特尔坚守自己的立场来捍卫自己的位置：公司将以众所周知的制造优势获胜。x86体系结构固有的缺点——功耗、不必要的复杂性、没有SoC集成，都将被克服，而英特尔将会在移动包领域占据领先地位。
此后，英特尔下意识推动他们的x86优势：通过Windows垄断获利。作为x86制造商，英特尔允许因为高利润而被颠覆。
Jean-LouisGassée从心理学上解释英特尔的种种问题（当然只是一部分，英特尔的问题还有更多），上文中的“以制造优势获胜”不过是换了种说法，X86制造者为了守住高利润而任由自己被颠覆。这是真的。
但作者认为情感和文化上的东西也是至关重要的。在别的行业，我们也能见到错误的认知导致行动僵化。在技术圈里，微软OS授权收费文化起初没把安卓的“免费开放”看在眼里，等到醒悟时为时已晚。让我们假设一下，与其在2007年揶揄iPhone价格太贵，微软要是抢在安卓之前，早一周发布免费的Windows Mobile OS，情况将会如何？
直到2013年5月17日，Otellini宣布卸任时，表示“后悔”自己当年拒绝苹果这一笔交易的造成的过错。
错过移动市场多年，英特尔也已经放弃移动时代，而将目光聚焦在了数据中心业务和5G时代。万物联网的5G时代数据量剧增，需要强大的计算能力和解决能力，这无疑是英特尔所擅长的。
此外，英特尔也正在全面进军AI领域，其人工智能事业部副总裁兼人工智能架构总经理Gadi Singer今年曾透露英特尔将聚焦硬件、软件和ECO，对AI展开全方位布局。
据他介绍，目前英特尔已经打造了一套完整的全栈式AI解决方案，包括至强处理器、Nervana神经网络处理器等硬件，FPGA、网络和存储技术等技术，MKL和DAAL等用于深度学习和机器学习的数学函数库，以及支持和优化Caffe、Neon等深度学习框架等。
可见，错过移动市场，又遭遇PC增长困境的英特尔，这次要牢牢抓住人工智能的机遇了。
在英特尔50岁生日之际，让我们梳理一下这个CPU巨头这50年走过的历程：
1969年，凭借首批106名员工，英特尔公司在加利福尼亚州山景城的米德菲尔德路365号开始运营。
1971年，英特尔开发出第一个商用处理器Intel 4004，片内集成了2250个晶体管，晶体管之间的距离是10微米，可处理4bit的数据，每秒运算6万次，频率为108KHZ，前端总线bit）。微处理器所带来的计算机和互联网革命，改变了整个世界。
1978年，英特尔生产出了著名的16位8086处理器，是所有IBM PC处理器的祖宗。
1981年，IBM生产的第一台电脑使用英特尔的8086芯片，因此，英特尔一举成名。
1985年，康柏制造出世界上第一台IBM PC兼容机，兼容机厂商们像雨后春笋一样涌现出来，但是为了和IBM PC兼容，处理器都是使用英特尔公司的。
1985年，英特尔继摩托罗拉之后，第二个研制出32位的微处理器80386。英特尔靠80386完成了对IBM PC兼容机市场的一统江湖的地位。同年，英特尔进入中国。
1987年，安迪格鲁夫正式担任CEO，英特尔开始了加快速度进行发展的10年，并且成为全世界最大的半导体公司。
1989年，英特尔推出了从80386到奔腾处理器的过渡产品80486，实际上的意思就是80386加一个浮点处理器80387缓存。依靠80486，英特尔一举超过所有日本半导体公司，坐上了半导体行业的头把交椅。
1993年，英特尔推出奔腾处理器Pentium，从此英特尔不再以数字命名处理器了。但是工业界和学术界，仍然习惯称呼英特尔处理器为X86系列（比如Pentium就被称为586）。
英特尔奔腾处理器采用了0.60微米工艺技术制造，核心由320万个晶体管组成。支持计算机更轻松的集成“现实世界”数据，如语音、声音、手写体和图片等。
Pentium是x86系列一大革新。其中晶体管数大幅度提高、增强了浮点运算功能、并把十年未变的工作电压降至3.3V。
奔腾处理器的诞生，让英特尔公司甩掉了只会做低性能处理器的帽子，其工作速度达到工作站处理器的水平。随后十年里，英特尔推出了很多代的奔腾处理器。
1999年的时候英特尔公司市值最高突破了5000亿美元，最高峰为5090亿美元。
2001年，英特尔的64位服务器处理器Itanium问世，英特尔在服务器市场彻底超越RISC处理器的代表太阳公司。
2005年，苹果开始使用英特尔处理器，摩托罗拉彻底退出个人电脑处理器市场。
2006年，英特尔和AMD基本的产品都采用65纳米的半导体技术，但是英特尔在最新45纳米技术上明显领先于AMD，并且慢慢的开始研发集成度更高的32纳米的芯片。从那时起直到今天，英特尔对AMD从始至终保持绝对优势。
2014年2月19日，英特尔推出处理器至强E7 v2系列采用了多达15个处理器核心，成为英特尔核心数最多的处理器。
2014年3月5日，Intel收购智能手表Basis Health Tracker Watch的制造商Basis Science，这一收购交易显然是英特尔进军可穿戴设备市场努力的一部分。英特尔把Basis品牌整合进其NDG(新设备集团)，目标是大踏步进军新兴的可穿戴设备市场，同时打压高通。
2015年1月8日，英特尔发布世界上最小Windows电脑Compute Stick，大小仅如一枚U盘，可连接任何电视机或显示器以组成一整PC。
2015年12月斥资167亿美元收购了Altera公司，这是英特尔有史以来金额最大的一次收购，意味着英特尔要考虑CPU之外的新技术应用，在PC市场不断萎缩且移动市场迟迟难以打开的背景下，英特尔希望实现CPU和FPGA硬件规格深层次结合，布局物联网市场。
2016年11月30日，据国外新闻媒体报道，英特尔正在组建一个专门的事业部来从事无人驾驶解决方案的研发，它的名字就叫做Automated Driving Group（无人驾驶事业部，简称ADG）。
2017年3月，英特尔收购Mobileye， “算法+芯片整合成AI制胜关键。
2017年6月7日，2017年《财富》美国500强排行榜发布，英特尔公司排名第47位。
2018年7月13日，英特尔宣布收购芯片制造商eASIC，加速FPGA，降低对CPU的依赖。
据外媒报道，打造最好的人工智能芯片的战斗已经打响。作为CPU（中央处理器）和Xeon微处理器制造商，英特尔开始接受这个挑战。作为GPU（图形处理器）制造商，英伟达也发起了进攻。这两家公司都在研发AI处理器。
英伟达的GPU已在深度学习神经网络解决方案市场攫取了很大一块市场占有率，例如图像识别——这是AI在过去五年中最大的突破之一。但是，英特尔试图通过收购Nervana、Mobileye和Movidius等公司来打造自己的AI处理器。在2016年，当英特尔斥资3.5亿美元收购Nervana公司的时候，它也聘用了Nervana公司CEO 那维恩-劳（Naveen Rao）。
劳是计算机架构师和神经学家，现在担任英特尔AI产品部门副总裁和总经理。近日在一次活动中，劳宣称，由于应用AI技术，英特尔Xeon CPU在2017年创造了10亿美元营收。他认为，到2022年，AI芯片市场将会达到80亿到100亿美元的规模。
为了达到这个目标，英特尔可能会从零开始设计AI芯片架构，从而抢在英伟达和其他初创公司的前面。近日在加州圣塔克拉拉举行的英特尔数据中心创新峰会上，劳接受了采访。下面是整理后的采访内容。
问：这里有一些非常有意思的数字。Xeon创造了10亿美元营收。而在过去20年中英特尔销售了超过2.2亿台Xeon处理器，创造了1300亿美元的收入。这是一个很好的开始。
劳：在创业圈，这是一个很大的数字。你突然就变成了一个估值200亿美元的公司。这一个市场才刚刚启动。AI芯片市场真的才刚开始。现在，我们将要进入第二轮竞争了。我们还有非常长的路要走。
劳：我给你举一个我们竞争对象的例子。他们就是这样做的。他们将自己的GPU拿来，添加了一个张量核——这是完全属于AI的东西。他们的ECO是GPU，然后他们在上面添加了另外的东西。我们做的正好相反。我们的生态系统就是整个电脑，就是CPU。我们会在这种处理器上整合各种AI功能。他们那样做有利于他们的战略，但却没有发挥GPU的潜力。
不管怎样，我们正在推动CPU不断进化。它现在能支持多种不同的应用程序。但是我们一定要小心行事。我们一定要确保我们也可以在处理当今所有重要工作任务方面保持领导地位，然后再添加对于未来的工作至关重要的新功能。
问：英伟达会反过来说“你们只是添加了一些东西改善图像识别功能”吗？你觉得我们现在还处于在现有东西上添加新东西的阶段吗？在此阶段之后怎么办？
劳：接下来我们要搞清楚如何更有效地为AI工作任务传输数据，怎么来实现性能的最优化。你可以在今天的GPU中看到这一点。它的利用率是极低的，因为他们并不进行通盘考虑。
再说一次，他们那样做有利于他们的战略，因为这充分的利用了他们的平台。这样做是对的。同样，考虑到Xeon在数据中心中的地位，我们很自然地会在其中整合一些功能。它处理的工作会跟着时间的推移而发生明显的变化。五年前，这一个市场还不存在。现在，它已能够创造10亿美元的营收。相对于2000亿美元规模的数据中心市场来说，这一个数字是很小的。但是，这个细分市场将会快速扩张。
劳：例如你管理数据的方式，你通常不会有自动化管理的快速缓冲贮存区。这是一个方面。还有你会专注于某个数据类型。你不必支持100种不同的工作任务。你只支持对于AI最重要的工作任务。你可以优化芯片中的互连标准，进而提高性能。
还有分配工作任务的能力。你并不是特别需要做很多不同的并行分布式计算。你只需要做某几种计算即可。这能大大的提升你的技术的针对性，做好某些事情。如果你从一开始就想把这个大海的水烧开，那么你是永远做不到的。
问：对于无人驾驶汽车，你们针对不一样的任务有不同的解决方案。无人驾驶汽车最大的挑战就是它的实时性。有时候，汽车必须立即明白某些东西。
劳：是说研发不同的产品吗？那当然了。我们有不同的团队在开发不同的产品。这是你必须做的事情。但是，我们对于所有的产品会有一个通盘的考虑。
问：你有多大把握我们也可以很快解决无人驾驶汽车的问题？我们多久才能清楚看到五级无人驾驶水平的无人驾驶汽车上路？
劳：要达到五级无人驾驶水平是很难的。它花费的时间可能比人们通常想象的都长。我个人预计这可能要等到2028年左右。这是我的个人预测，不代表英特尔。
我想，在未来几年内，我们达到四级无人驾驶水平可能相对要容易很多。当然，其中也有一些问题是需要解决。但是，要达到完全自动化驾驶水平则需要更长的时间。返回搜狐，查看更加多