人工智能，这个古老的词语，近年来再度繁荣。它并非一项技术，而是一种由多种技术，从软件到硬件相结合而成的整体。所以，目前号称人工智能公司的企业，其实他们只是研究了人工智能体系中的一部分甚至一小部分。
而本文的主角——“英”氏兄弟，让我们将视线落在芯片上。
回想PC时代，英特尔与AMD在CPU上争夺得不亦乐乎。展望即将到来的人工智能时代，却成为了CPU与GPU争夺的战场。而这次英特尔的对手，也是其曾在PC时代的战友——英伟达。
“英”氏弟兄选择不同道路
说来有趣，本次大战的两家跨国公司的中文译名都是以“英”开头，看起来就像一对亲兄弟，但在人工智能领域的探索上，这两兄弟缺选择的是各自擅长的不同道路。
芯片，这是人工智能整套体系运行的根本，它所提供的是计算能力，这种计算能力越强，也就意味着展现出的人工智能系统的功能越强大。“英”氏兄弟正是以各自的芯片为基本，构建属于各自的人工智能战略体系。
英伟达，对于这个名字，更多的人第一时间会反映出显卡，鼎鼎大名的N卡，就是其代表作。而N卡的成功，也反映出英伟达自家的GPU芯片的性能之强。
由于对于人工智能系统来说，更多情况下处理的数据都会是图片或视频的形式出现，尤其在深度学习领域更为明显。所以，英伟达认为GPU在人工智能深度学习等领域拥有先天的优势。
英特尔，曾经的噔噔噔噔。在大多数消费者眼中，英特尔早已成为芯片的代名词。然而对于英特尔来说，它更喜欢叫自己是高科技数据公司。
英特尔曾表示，未来数据才是最有价值的，而大量的数据将来自于无处不在的芯片。无论是物联网时代也好，还是人工智能时代也罢，芯片都将成为无处不在的数据收集器，并通过对收集到数据的进一步分析，优化产品的功能与服务质量。
简而言之，“英”氏兄弟一个先天占优，另一个努力通过其他方式弥补不足。一个以自身过硬的产品缔结盟约，另一个则通过收购与合并打造全产业链集团。
英伟达——专注研发以GPU为核心的相关解决方案
正如英伟达所想，GPU在深度学习领域的先天优势率先爆发。以“CUDA+GPU“搭配的方式来面对深度学习领域表现出了较强的适应性与计算能力。
硬件方面，英伟达GPU在人工智能上的应用，尤其在深度学习领域所带来的智能化功能，使得其应用场景得到了扩展，满足不同场景下不容用户的使用需求。而软件方面，英伟达借助CUDA成熟的生态环境，结合GPU的先天优势，目前已经基本成为了人工智能深度学习方面的事实标准。
英特尔——收购与合并，不断构建全产业链集团
尽管英特尔对于人工智能方面的研究从未停下脚步，但在早些时候，并未有真正的针对人工智能领域的硬件产品诞生。去年的IDF上，英特尔表示正式将研究重点瞄准了深度学习领域，并推出了代号为Knight Mill的全新一代Xeon Phi。
接下来，英特尔凭借自身优势，在资本市场发力来完成一个全产业链集团的构建。以162亿美元收购Altera公司（以FPGA现场可编程门阵列为主要产品）、以153亿美元收购Mobieye（以色列车载智能驾驶模块公司），另外还收购了Saffron Technology、Movidius和Nervana等创业企业，以完善自身在人工智能领域的全方位技术实力。
殊途同归的“英”氏兄弟 必将促进人工智能发展
尽管，英特尔与英伟达在人工智能领域选择了不同的发展道路，但进入该领域的步伐缺惊人的一致。
先是都瞄上了深度学习领域，前文我们也分析过，两家公司都开发有针对深度学习领域的硬件产品，而在算法上，英特尔收购的Nervana（深度学习算法公司）在被收购前，曾主动示好英伟达，却没有得到英伟达的回应。大多数业内人士都对英伟达错失良机感到惋惜。
其次，部分产品已开始布局自动驾驶领域。自动驾驶固然也算是人工智能领域的一个重要分支，英伟达与英特尔在这一领域的步调也十分一致。英伟达自进入这一领域以后便推出智能车载大脑产品Drive PX，又在2017年的CES上正式公布新一代产品Xavier，并宣布与奥迪、博世、ZF等公司建立合作关系。
英特尔虽然不像英伟达一样推出车载大脑产品，但在自动驾驶领域英特尔提出未来汽车也会Intel Inside的概念，并于宝马合作研发自动驾驶汽车。随后又与国内的长安汽车、东软集团合作，针对智能驾驶、自动驾驶等领域进行共同研发。
相同的目的地，不同的道路，以目前的情况，没人敢断言“英”氏兄弟谁能在人工智能领域的研发上走的更远、走的更好，但相信在以英特尔与英伟达为代表的高科技公司的推动下，人工智能领域会得到更加积极的推动与探索，最终受益的还是全人类。
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