<p>芯片巨头 <strong>英特尔</strong>(INTC -5.27%) 尝试并未能成功进入由 <strong>英伟达</strong> 主导的利润丰厚的 AI 加速器市场。该公司的 Gaudi 系列 AI 加速器具有潜力，并且英特尔定价具有竞争力，但销售受到不成熟的软件生态系统的困扰。英特尔错过了自己对 2024 年 AI 芯片销售的预期，最近进行了战略调整。原本是 Gaudi 3 后续产品的 Falcon Shores 被取消作为商业产品，英特尔现在专注于机架级 AI 解决方案，这些解决方案可能要到 2026 年才能准备好。</p>
<p>虽然英特尔在 AI 加速器市场上实际上是一个无足轻重的角色，但该公司的 CPU 业务可能会弥补一些不足。随着 AI 行业的成熟和工作负载从训练 AI 模型转向运行这些模型，英特尔的 Xeon 服务器 CPU 在 AI 战争中是一种强有力的武器。</p>
<h2>便宜的 AI 可能对英特尔有利</h2>
<p>最近披露的中国初创公司 DeepSeek 成功训练出一个 AI 模型，其性能与美国公司的最佳模型相当，但训练和运行成本远低于后者，这最终可能对英特尔有利。虽然训练先进的 AI 模型需要像英伟达那样强大的加速器，但在推理或实际运行这些模型时并不一定需要。较小、能力较弱的 AI 模型已经可以有效地在 CPU 上运行，特别是那些内置了一些 AI 加速能力的 CPU。</p>
<p>英特尔在周一宣布了其 Xeon 6 系列服务器 CPU 的新成员，扩展了产品线以覆盖更低的价格区间和专业应用场景。Xeon 6500 和 6700 系列芯片旨在针对数据中心。这些服务器 CPU 比英特尔上一代芯片更高效、更密集，英特尔声称客户可以实现与 5 年前的系统相比高达 68% 的拥有成本降低。虽然这些芯片可以与 AI 加速器配对作为 AI 训练集群的一部分，但英特尔还指出，它们在 AI 推理性能上比竞争对手 <strong>AMD</strong> 最近的服务器 CPU 提高了多达 50%。</p>
<p>英特尔还推出了针对网络和边缘芯片的 Xeon 6，目标是无线接入网络和其他边缘计算应用。这些芯片的能效比其前身提高了多达 70%，并且也具备 AI 能力。英特尔指出，一个 38 核的视频边缘服务器系统能够在 38 个同时摄像头流上进行 AI 推理。</p>
<p>并非每个 AI 用例都需要在全球数据上训练的最先进的 AI 模型。随着更强大的 AI 被压缩到更小、更便宜的模型中，内置 AI 加速的 CPU 可以成为任何公司 AI 战略的重要组成部分。</p>
<h2>一个巨大的市场待开发</h2>
<p>随着 AI 行业的成熟，最初的疯狂部署 AI 解决方案的冲动将让位于关于投资回报的严肃讨论。英特尔试图通过其 AI 加速器专注于成本效率的努力因软件问题而未能奏效，但类似的策略可能在其 CPU 上奏效。</p>
<p>对于涉及小型、精细调优的 AI 模型的应用，这些模型能够在没有昂贵 AI 加速器的情况下运行，满载英特尔最新 Xeon 6 CPU 的服务器可能是最具成本效益的解决方案。在其他需要 AI 加速器的情况下，英特尔的 CPU 仍然可以是解决方案的一部分。</p>
<p>IDC 估计，到 2027 年，机器学习和分析的年度总支出将达到 3610 亿美元，其中 1530 亿美元来自生成式 AI 支出。随着可用的 AI 模型运行成本降低和效率提高，这部分支出中越来越多的份额可能会用于没有高端 AI 加速器的基础设施。</p>
<p>由于被排除在 AI 加速器市场之外，英特尔的整体 AI 机会比如果该公司成功将 Gaudi 转变为成功时要小。但即使面临这一挫折，英特尔在 AI 竞赛中仍然有一席之地。</p>

英特尔

<p>英特尔在人工智能加速器市场上遇到了困难，未能达到销售预期，并取消了其 Falcon Shores 产品。然而，该公司正在转向机架规模的人工智能解决方案，并利用其 Xeon 服务器 CPU，这些 CPU 提供了显著的成本节约和改善的人工智能推理性能。随着人工智能行业的成熟，尽管在加速器领域遭遇挫折，英特尔的 CPU 可能成为运行较小人工智能模型的经济有效替代方案。IDC 预测机器学习支出将大幅增长，这为英特尔的 CPU 产品在不断发展的人工智能领域提供了潜在机会</p>

<p>Chip giant <strong>Intel</strong>(INTC -5.27%) has tried and failed to break into the lucrative AI accelerator market that's dominated by <strong>Nvidia</strong>. The company's Gaudi family of AI accelerators had potential, and Intel priced them aggressively, but sales were snarled by an immature software ecosystem. Intel missed its own AI chip sales estimates for 2024, and it recently shifted gears. Falcon Shores, originally a follow-up to Gaudi 3, is cancelled as a commercial product, and Intel is now focusing on rack-scale AI solutions that likely won't be ready until 2026.</p>
<div class="lb-trans"><p>芯片巨头 <strong>英特尔</strong>(INTC -5.27%) 尝试并未能成功进入由 <strong>英伟达</strong> 主导的利润丰厚的 AI 加速器市场。该公司的 Gaudi 系列 AI 加速器具有潜力，并且英特尔定价具有竞争力，但销售受到不成熟的软件生态系统的困扰。英特尔错过了自己对 2024 年 AI 芯片销售的预期，最近进行了战略调整。原本是 Gaudi 3 后续产品的 Falcon Shores 被取消作为商业产品，英特尔现在专注于机架级 AI 解决方案，这些解决方案可能要到 2026 年才能准备好。</p>
</div><p>While Intel is effectively a non-factor in the AI accelerator market, the company's CPU business could pick up some of the slack. As the AI industry matures and workloads shift from training AI models to running those models, Intel's Xeon server CPUs are a potent weapon in the AI wars.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然英特尔在 AI 加速器市场上实际上是一个无足轻重的角色，但该公司的 CPU 业务可能会弥补一些不足。随着 AI 行业的成熟和工作负载从训练 AI 模型转向运行这些模型，英特尔的 Xeon 服务器 CPU 在 AI 战争中是一种强有力的武器。</p>
</div><h2>Cheap AI could work in Intel's favor</h2>
<div class="lb-trans"><h2>便宜的 AI 可能对英特尔有利</h2>
</div><p>The recent revelation that Chinese start-up DeepSeek managed to train an AI model that compares favorably with the best models from U.S. companies while costing far less to train and run could ultimately work in Intel's favor. While training advanced AI models requires powerful accelerators like those from Nvidia, that's not necessarily the case for inference, or actually running those models. Smaller, less capable AI models can already be run effectively on CPUs, particularly CPUs that have some AI acceleration capabilities built in.</p>
<div class="lb-trans"><p>最近披露的中国初创公司 DeepSeek 成功训练出一个 AI 模型，其性能与美国公司的最佳模型相当，但训练和运行成本远低于后者，这最终可能对英特尔有利。虽然训练先进的 AI 模型需要像英伟达那样强大的加速器，但在推理或实际运行这些模型时并不一定需要。较小、能力较弱的 AI 模型已经可以有效地在 CPU 上运行，特别是那些内置了一些 AI 加速能力的 CPU。</p>
</div><p>Intel announced new members of its Xeon 6 family of server CPUs on Monday, extending the lineup to cover lower price points and specialized use cases. The Xeon 6500 and 6700 series chips are aimed at data centers. These server CPUs are far more efficient and denser than Intel's previous-generation chips, and the company claims that customers can achieve up to 68% lower cost of ownership compared to 5-year-old systems. While these chips can be paired with AI accelerators as part of an AI training cluster, Intel also noted that they deliver up to 50% greater AI inference performance compared to the most recent server CPUs from rival <strong>AMD</strong>.</p>
<div class="lb-trans"><p>英特尔在周一宣布了其 Xeon 6 系列服务器 CPU 的新成员，扩展了产品线以覆盖更低的价格区间和专业应用场景。Xeon 6500 和 6700 系列芯片旨在针对数据中心。这些服务器 CPU 比英特尔上一代芯片更高效、更密集，英特尔声称客户可以实现与 5 年前的系统相比高达 68% 的拥有成本降低。虽然这些芯片可以与 AI 加速器配对作为 AI 训练集群的一部分，但英特尔还指出，它们在 AI 推理性能上比竞争对手 <strong>AMD</strong> 最近的服务器 CPU 提高了多达 50%。</p>
</div><p>Intel also launched its Xeon 6 for network and edge chips, which target radio access network and other edge computing applications. These chips are up to 70% more power efficient than their predecessors, and they pack an AI punch as well. Intel noted that a 38-core video edge server system is capable of running AI inference on 38 simultaneous camera streams.</p>
<div class="lb-trans"><p>英特尔还推出了针对网络和边缘芯片的 Xeon 6，目标是无线接入网络和其他边缘计算应用。这些芯片的能效比其前身提高了多达 70%，并且也具备 AI 能力。英特尔指出，一个 38 核的视频边缘服务器系统能够在 38 个同时摄像头流上进行 AI 推理。</p>
</div><p>Not every AI use case requires the most advanced AI model trained on all the world's data. As more capable AI is crammed into smaller, cheaper models, CPUs with built-in AI acceleration can be an important piece of any company's AI strategy.</p>
<div class="lb-trans"><p>并非每个 AI 用例都需要在全球数据上训练的最先进的 AI 模型。随着更强大的 AI 被压缩到更小、更便宜的模型中，内置 AI 加速的 CPU 可以成为任何公司 AI 战略的重要组成部分。</p>
</div><h2>A big market up for grabs</h2>
<div class="lb-trans"><h2>一个巨大的市场待开发</h2>
</div><p>As the AI industry matures, the initial mad dash to deploy AI solutions will give way to serious discussions about returns on investment. Intel's attempt to focus on cost efficiency with its AI accelerators fell flat due to software issues, but a similar strategy could work with its CPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着 AI 行业的成熟，最初的疯狂部署 AI 解决方案的冲动将让位于关于投资回报的严肃讨论。英特尔试图通过其 AI 加速器专注于成本效率的努力因软件问题而未能奏效，但类似的策略可能在其 CPU 上奏效。</p>
</div><p>For applications involving small, fine-tuned AI models capable of being run without pricey AI accelerators, servers full of Intel's latest Xeon 6 CPUs could be the most cost-effective solution. In other cases where AI accelerators are necessary, Intel's CPUs can still be part of the equation.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于涉及小型、精细调优的 AI 模型的应用，这些模型能够在没有昂贵 AI 加速器的情况下运行，满载英特尔最新 Xeon 6 CPU 的服务器可能是最具成本效益的解决方案。在其他需要 AI 加速器的情况下，英特尔的 CPU 仍然可以是解决方案的一部分。</p>
</div><p>IDC estimates that total annual spending on machine learning and analytics will reach $361 billion by 2027, with $153 billion of that total coming from generative AI spending. As capable AI models become cheaper to run and more efficient, a growing share of this spending could go to infrastructure without high-end AI accelerators.</p>
<div class="lb-trans"><p>IDC 估计，到 2027 年，机器学习和分析的年度总支出将达到 3610 亿美元，其中 1530 亿美元来自生成式 AI 支出。随着可用的 AI 模型运行成本降低和效率提高，这部分支出中越来越多的份额可能会用于没有高端 AI 加速器的基础设施。</p>
</div><p>Being shut out of the AI accelerator market, Intel's overall AI opportunity is smaller than it would have otherwise been if the company had managed to turn Gaudi into a success. But even with that setback, Intel still has a horse in the AI race.</p>
<div class="lb-trans"><p>由于被排除在 AI 加速器市场之外，英特尔的整体 AI 机会比如果该公司成功将 Gaudi 转变为成功时要小。但即使面临这一挫折，英特尔在 AI 竞赛中仍然有一席之地。</p>
</div>

Here's How Intel Can Still Be an AI Winner

- 英特尔未能进入由英伟达主导的 AI 加速器市场，销售受软件生态系统影响。  
- 公司转向更具成本效益的 Xeon 6 服务器 CPU，提升 AI 推理性能。  
- IDC 预测到 2027 年，机器学习和分析支出将达 3610 亿美元。  

英特尔如何仍然能够成为 AI 领域的赢家