Nervana最近被英特尔收入囊中，这意味着在人工智能领域英特尔将可以与英伟达产出呢

这篇文章关于一次错失的机会：一家深度学习创业公司从英伟达的指间溜走，却被竞争对手英特尔收入麾下。在以4.08亿美元价格收购Nervana Systems之后，英特尔将在人工智能芯片市场占据有利地位。

英伟达拒绝Nervana的决定将对深度学习技术的发展产生深远影响。目前，深度学习正在被用于语音和图像识别，以及无人驾驶汽车。Nervana开发了据称比英伟达速度更快、功耗更低的芯片。这很可能将缩短企业开发深度学习应用，以及将这些应用推广至主流用户的时间。

Nervana由3名神经科学家于两年前创立，创始团队此前曾供职于高通担任研究员。在高通，他们专注于研究，如何让计算机的性能和效率模拟人脑。

Nervana的主要产品是基于付费订购模式、通过云计算服务提供的深度学习软件。这款软件被人工智能研究员用于开发及部署神经网络，而这些神经网络可以在大数据中进行模式识别。

不过，Nervana开发的芯片或许更有意义，因为几乎没有其他公司正在开发深度学习专用的芯片。

英特尔的做法

接近Nervana的消息人士表示，在看到这点之后，英特尔于几个月前联系了Nervana，了解该公司是否有意出售。随后，Nervana接触了其他公司，了解是否存在其他潜在收购方。英伟达是合理的选择之一，因为Nervana的深度学习软件Neon也可以运行在英伟达芯片上。消息人士透露，作为英伟达的客户，Nervana认为，该公司可以帮助英伟达补齐短板。

然而，英伟达对Nervana并不感兴趣。根据消息人士的说法，英伟达表示，该公司的深度学习技术要好于Nervana。

然而在Nervana与英特尔达成交易之后，英伟达似乎改变了想法。消息显示，英伟达试图重启收购谈判。然而，Nervana和英特尔的收购协议中存在毁约赔偿条款，但英伟达不愿意为Nervana承担这笔费用。

Nervana加入英特尔对英伟达不是个好消息。市场研究公司Tractiva首席分析师布鲁斯·戴利（Bruce Daley）表示，目前，英伟达的GPU（图形处理单元）芯片是神经网络系统的事实标准。微软、Facebook、谷歌和百度都是英伟达GPU的客户。目前这一市场的规模不大。Tractica估计，用于人工智能的GPU芯片销售总额今年将达2.272亿美元。不过预计市场规模将迅速扩大，到2025年销售额将增长至142亿美元。

英伟达发言人拒绝评论，英特尔收购Nervana的交易将对该公司造成何种影响。英特尔也拒绝对此置评。

在深度学习领域，英伟达相对于其他公司有着明显的领先优势。英伟达的产品经销商The Kanavel Group CEO查理·卡纳维尔（Charlie Kanavel）表示，在芯片和软件开发方面，英伟达经验更丰富，此外与行业的关系也要更深厚。

卡纳维尔指出，英伟达在无人驾驶汽车市场已有一定的基础。该公司的GPU芯片被特斯拉、宝马、奥迪和其他多家汽车厂商用在了车载导航和娱乐系统中。英伟达也在与福特、奔驰、奥迪和沃尔沃合作，开展无人驾驶汽车项目，而谷歌也在无人驾驶汽车中使用英伟达的GPU。

然而，Nervana在其网站上指出，英伟达提供的GPU芯片并不是深度学习系统的最佳选择，因为这类芯片最初是为电子游戏而设计。Nervana表示，该公司专门针对神经网络训练而设计了芯片，这意味着这些芯片移除了与神经网络不相关的模块。

这将可以解决GPU芯片的一个关键问题，即在用于深度学习项目时，GPU芯片功耗太高。加州大学伯克利分校教授、Nervana的顾问布鲁诺·奥尔索森（Bruno Olshausen）表示，类似Nervana开发的专用芯片可以优化芯片功耗，使更多公司可以接触到这类技术。

他表示：“运行应用的用户或许无法直接感知能耗的下降，但对于提供服务器运行深度学习算法的公司而言，能耗下降非常明显。在能耗不变的情况下，它们可以为10倍的用户提供服务。”

如果Nervana芯片能实现该公司的目标，那么利用英特尔的制造工艺将助推该公司的未来发展。英特尔将可以吸引原本的英伟达客户，削弱英伟达芯片在市场上的地位。

然而，设计深度学习的专用芯片也充满风险，因为这项技术本身也在快速发展。在学术界，新的深度学习算法层出不穷。对英特尔来说，新深度学习算法的出现有可能使Nervana的芯片变得毫无用武之地。

 

英特尔的做法

接近Nervana的消息人士表示，在看到这点之后，英特尔于几个月前联系了Nervana，了解该公司是否有意出售。随后，Nervana接触了其他公司，了解是否存在其他潜在收购方。英伟达是合理的选择之一，因为Nervana的深度学习软件Neon也可以运行在英伟达芯片上。消息人士透露，作为英伟达的客户，Nervana认为，该公司可以帮助英伟达补齐短板。

然而，英伟达对Nervana并不感兴趣。根据消息人士的说法，英伟达表示，该公司的深度学习技术要好于Nervana。

然而在Nervana与英特尔达成交易之后，英伟达似乎改变了想法。消息显示，英伟达试图重启收购谈判。然而，Nervana和英特尔的收购协议中存在毁约赔偿条款，但英伟达不愿意为Nervana承担这笔费用。

Nervana加入英特尔对英伟达不是个好消息。市场研究公司Tractiva首席分析师布鲁斯·戴利（Bruce Daley）表示，目前，英伟达的GPU（图形处理单元）芯片是神经网络系统的事实标准。微软、Facebook、谷歌(微博)和百度都是英伟达GPU的客户。目前这一市场的规模不大。Tractica估计，用于人工智能的GPU芯片销售总额今年将达2.272亿美元。不过预计市场规模将迅速扩大，到2025年销售额将增长至142亿美元。

英伟达发言人拒绝评论，英特尔收购Nervana的交易将对该公司造成何种影响。英特尔也拒绝对此置评。

在深度学习领域，英伟达相对于其他公司有着明显的领先优势。英伟达的产品经销商The Kanavel Group CEO查理·卡纳维尔（Charlie Kanavel）表示，在芯片和软件开发方面，英伟达经验更丰富，此外与行业的关系也要更深厚。

卡纳维尔指出，英伟达在无人驾驶汽车市场已有一定的基础。该公司的GPU芯片被特斯拉、宝马、奥迪和其他多家汽车厂商用在了车载导航和娱乐系统中。英伟达也在与福特、奔驰、奥迪和沃尔沃合作，开展无人驾驶汽车项目，而谷歌也在无人驾驶汽车中使用英伟达的GPU。

然而，Nervana在其网站上指出，英伟达提供的GPU芯片并不是深度学习系统的最佳选择，因为这类芯片最初是为电子游戏而设计。Nervana表示，该公司专门针对神经网络训练而设计了芯片，这意味着这些芯片移除了与神经网络不相关的模块。

这将可以解决GPU芯片的一个关键问题，即在用于深度学习项目时，GPU芯片功耗太高。加州大学伯克利分校教授、Nervana的顾问布鲁诺·奥尔索森（Bruno Olshausen）表示，类似Nervana开发的专用芯片可以优化芯片功耗，使更多公司可以接触到这类技术。

他表示：“运行应用的用户或许无法直接感知能耗的下降，但对于提供服务器运行深度学习算法的公司而言，能耗下降非常明显。在能耗不变的情况下，它们可以为10倍的用户提供服务。”

如果Nervana芯片能实现该公司的目标，那么利用英特尔的制造工艺将助推该公司的未来发展。英特尔将可以吸引原本的英伟达客户，削弱英伟达芯片在市场上的地位。

然而，设计深度学习的专用芯片也充满风险，因为这项技术本身也在快速发展。在学术界，新的深度学习算法层出不穷。对英特尔来说，新深度学习算法的出现有可能使Nervana的芯片变得毫无用武之地。