<p>芯片巨頭 <strong>英特爾</strong>(INTC -5.27%) 嘗試並未能成功進入由 <strong>英偉達</strong> 主導的利潤豐厚的 AI 加速器市場。該公司的 Gaudi 系列 AI 加速器具有潛力，並且英特爾定價具有競爭力，但銷售受到不成熟的軟件生態系統的困擾。英特爾錯過了自己對 2024 年 AI 芯片銷售的預期，最近進行了戰略調整。原本是 Gaudi 3 後續產品的 Falcon Shores 被取消作為商業產品，英特爾現在專注於機架級 AI 解決方案，這些解決方案可能要到 2026 年才能準備好。</p>
<p>雖然英特爾在 AI 加速器市場上實際上是一個無足輕重的角色，但該公司的 CPU 業務可能會彌補一些不足。隨着 AI 行業的成熟和工作負載從訓練 AI 模型轉向運行這些模型，英特爾的 Xeon 服務器 CPU 在 AI 戰爭中是一種強有力的武器。</p>
<h2>便宜的 AI 可能對英特爾有利</h2>
<p>最近披露的中國初創公司 DeepSeek 成功訓練出一個 AI 模型，其性能與美國公司的最佳模型相當，但訓練和運行成本遠低於後者，這最終可能對英特爾有利。雖然訓練先進的 AI 模型需要像英偉達那樣強大的加速器，但在推理或實際運行這些模型時並不一定需要。較小、能力較弱的 AI 模型已經可以有效地在 CPU 上運行，特別是那些內置了一些 AI 加速能力的 CPU。</p>
<p>英特爾在週一宣佈了其 Xeon 6 系列服務器 CPU 的新成員，擴展了產品線以覆蓋更低的價格區間和專業應用場景。Xeon 6500 和 6700 系列芯片旨在針對數據中心。這些服務器 CPU 比英特爾上一代芯片更高效、更密集，英特爾聲稱客户可以實現與 5 年前的系統相比高達 68% 的擁有成本降低。雖然這些芯片可以與 AI 加速器配對作為 AI 訓練集羣的一部分，但英特爾還指出，它們在 AI 推理性能上比競爭對手 <strong>AMD</strong> 最近的服務器 CPU 提高了多達 50%。</p>
<p>英特爾還推出了針對網絡和邊緣芯片的 Xeon 6，目標是無線接入網絡和其他邊緣計算應用。這些芯片的能效比其前身提高了多達 70%，並且也具備 AI 能力。英特爾指出，一個 38 核的視頻邊緣服務器系統能夠在 38 個同時攝像頭流上進行 AI 推理。</p>
<p>並非每個 AI 用例都需要在全球數據上訓練的最先進的 AI 模型。隨着更強大的 AI 被壓縮到更小、更便宜的模型中，內置 AI 加速的 CPU 可以成為任何公司 AI 戰略的重要組成部分。</p>
<h2>一個巨大的市場待開發</h2>
<p>隨着 AI 行業的成熟，最初的瘋狂部署 AI 解決方案的衝動將讓位於關於投資回報的嚴肅討論。英特爾試圖通過其 AI 加速器專注於成本效率的努力因軟件問題而未能奏效，但類似的策略可能在其 CPU 上奏效。</p>
<p>對於涉及小型、精細調優的 AI 模型的應用，這些模型能夠在沒有昂貴 AI 加速器的情況下運行，滿載英特爾最新 Xeon 6 CPU 的服務器可能是最具成本效益的解決方案。在其他需要 AI 加速器的情況下，英特爾的 CPU 仍然可以是解決方案的一部分。</p>
<p>IDC 估計，到 2027 年，機器學習和分析的年度總支出將達到 3610 億美元，其中 1530 億美元來自生成式 AI 支出。隨着可用的 AI 模型運行成本降低和效率提高，這部分支出中越來越多的份額可能會用於沒有高端 AI 加速器的基礎設施。</p>
<p>由於被排除在 AI 加速器市場之外，英特爾的整體 AI 機會比如果該公司成功將 Gaudi 轉變為成功時要小。但即使面臨這一挫折，英特爾在 AI 競賽中仍然有一席之地。</p>

英特爾

<p>英特爾在人工智能加速器市場上遇到了困難，未能達到銷售預期，並取消了其 Falcon Shores 產品。然而，該公司正在轉向機架規模的人工智能解決方案，並利用其 Xeon 服務器 CPU，這些 CPU 提供了顯著的成本節約和改善的人工智能推理性能。隨着人工智能行業的成熟，儘管在加速器領域遭遇挫折，英特爾的 CPU 可能成為運行較小人工智能模型的經濟有效替代方案。IDC 預測機器學習支出將大幅增長，這為英特爾的 CPU 產品在不斷發展的人工智能領域提供了潛在機會</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>芯片巨頭 <strong>英特爾</strong>(INTC -5.27%) 嘗試並未能成功進入由 <strong>英偉達</strong> 主導的利潤豐厚的 AI 加速器市場。該公司的 Gaudi 系列 AI 加速器具有潛力，並且英特爾定價具有競爭力，但銷售受到不成熟的軟件生態系統的困擾。英特爾錯過了自己對 2024 年 AI 芯片銷售的預期，最近進行了戰略調整。原本是 Gaudi 3 後續產品的 Falcon Shores 被取消作為商業產品，英特爾現在專注於機架級 AI 解決方案，這些解決方案可能要到 2026 年才能準備好。</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>雖然英特爾在 AI 加速器市場上實際上是一個無足輕重的角色，但該公司的 CPU 業務可能會彌補一些不足。隨着 AI 行業的成熟和工作負載從訓練 AI 模型轉向運行這些模型，英特爾的 Xeon 服務器 CPU 在 AI 戰爭中是一種強有力的武器。</p>
</div><h2>Cheap AI could work in Intel's favor</h2>
<div class="lb-trans"><h2>便宜的 AI 可能對英特爾有利</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>最近披露的中國初創公司 DeepSeek 成功訓練出一個 AI 模型，其性能與美國公司的最佳模型相當，但訓練和運行成本遠低於後者，這最終可能對英特爾有利。雖然訓練先進的 AI 模型需要像英偉達那樣強大的加速器，但在推理或實際運行這些模型時並不一定需要。較小、能力較弱的 AI 模型已經可以有效地在 CPU 上運行，特別是那些內置了一些 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>英特爾在週一宣佈了其 Xeon 6 系列服務器 CPU 的新成員，擴展了產品線以覆蓋更低的價格區間和專業應用場景。Xeon 6500 和 6700 系列芯片旨在針對數據中心。這些服務器 CPU 比英特爾上一代芯片更高效、更密集，英特爾聲稱客户可以實現與 5 年前的系統相比高達 68% 的擁有成本降低。雖然這些芯片可以與 AI 加速器配對作為 AI 訓練集羣的一部分，但英特爾還指出，它們在 AI 推理性能上比競爭對手 <strong>AMD</strong> 最近的服務器 CPU 提高了多達 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>英特爾還推出了針對網絡和邊緣芯片的 Xeon 6，目標是無線接入網絡和其他邊緣計算應用。這些芯片的能效比其前身提高了多達 70%，並且也具備 AI 能力。英特爾指出，一個 38 核的視頻邊緣服務器系統能夠在 38 個同時攝像頭流上進行 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>並非每個 AI 用例都需要在全球數據上訓練的最先進的 AI 模型。隨着更強大的 AI 被壓縮到更小、更便宜的模型中，內置 AI 加速的 CPU 可以成為任何公司 AI 戰略的重要組成部分。</p>
</div><h2>A big market up for grabs</h2>
<div class="lb-trans"><h2>一個巨大的市場待開發</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>隨着 AI 行業的成熟，最初的瘋狂部署 AI 解決方案的衝動將讓位於關於投資回報的嚴肅討論。英特爾試圖通過其 AI 加速器專注於成本效率的努力因軟件問題而未能奏效，但類似的策略可能在其 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>對於涉及小型、精細調優的 AI 模型的應用，這些模型能夠在沒有昂貴 AI 加速器的情況下運行，滿載英特爾最新 Xeon 6 CPU 的服務器可能是最具成本效益的解決方案。在其他需要 AI 加速器的情況下，英特爾的 CPU 仍然可以是解決方案的一部分。</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 估計，到 2027 年，機器學習和分析的年度總支出將達到 3610 億美元，其中 1530 億美元來自生成式 AI 支出。隨着可用的 AI 模型運行成本降低和效率提高，這部分支出中越來越多的份額可能會用於沒有高端 AI 加速器的基礎設施。</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>由於被排除在 AI 加速器市場之外，英特爾的整體 AI 機會比如果該公司成功將 Gaudi 轉變為成功時要小。但即使面臨這一挫折，英特爾在 AI 競賽中仍然有一席之地。</p>
</div>

Here's How Intel Can Still Be an AI Winner

- 英特爾未能進入由英偉達主導的 AI 加速器市場，銷售受軟件生態系統影響。  
- 公司轉向更具成本效益的 Xeon 6 服務器 CPU，提升 AI 推理性能。  
- IDC 預測到 2027 年，機器學習和分析支出將達 3610 億美元。  

英特爾如何仍然能夠成為 AI 領域的贏家