作者｜周雅

狂奔了將近一年后，大模型的風終究是吹到了更實在的應(yīng)用落地，這對于幾乎所有AI創(chuàng)業(yè)者來說，是機會也是挑戰(zhàn)。

要知道，大模型不是平地起高樓的新物種，它是在過去算力不斷迭代、數(shù)據(jù)量不斷擴充的基礎(chǔ)上，涌現(xiàn)的一種技術(shù)產(chǎn)物。所以對大部分創(chuàng)業(yè)者來說，即使自己不從頭開發(fā)基礎(chǔ)大模型，但如果為了模型微調(diào)及增加RAG知識庫，為產(chǎn)品增加垂類知識；優(yōu)化用戶交互體驗；提高Token輸出效率，一定的算力仍是必須。

正如近期由英特爾和至頂科技組織的 AI Summit·PEC AI新勢力專場活動上，來自產(chǎn)學(xué)研的參會嘉賓所達成的一致共識是，智能場景無處不在，來自“端、邊、云”的智能算力也無處不在。

面向AI帶來的智算時代，多年來一直根植于算力生態(tài)的英特爾，打出了“讓AI無處不在（Bring AI Everywhere）”的口號，從硬件到軟件到生態(tài)，全面擁抱AI，賦能AI創(chuàng)業(yè)者。

從云原生到AI原生：先解成本難題

如果說，過去的互聯(lián)網(wǎng)或移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，伴隨云計算的發(fā)展，從「上云」發(fā)展到「云原生」；那么在當下的AI時代，數(shù)智化不斷迭代升級的過程中，一批創(chuàng)業(yè)企業(yè)已經(jīng)開始「AI原生」，甚至是一出生就長在大模型上。

根據(jù)Gartner預(yù)測，到2026年，超過80%的企業(yè)將在生產(chǎn)環(huán)境中采用生成式AI的API、模型，并部署啟用生成式AI應(yīng)用——這些都指向了AI原生應(yīng)用的機遇。

但是問題來了，AI原生企業(yè)在選擇算力方案時會面臨一系列的算力問題。在這次 AI Summit上，從業(yè)者一致認為，算力挑戰(zhàn)是普遍現(xiàn)象，「算力成本」是主要門檻。上海人工智能實驗室、訓(xùn)練框架與編譯技術(shù)負責人裴芝林在活動上提及了3個算力成本問題：

第一，硬件選型成本，如何選擇和自己業(yè)務(wù)匹配的芯片，以最小的成本服務(wù)用戶；
第二，軟件在應(yīng)用層面的研發(fā)投入成本，如何打通軟件開發(fā)到應(yīng)用落地的最后一步；
第三，如何發(fā)揮軟件+硬件的成本效率，達到易用性。

為此，英特爾中國軟件技術(shù)合作事業(yè)部高級總監(jiān)劉斌總結(jié)說道，這些企業(yè)需要以下解決方案，即：非單一GPU來源的“更多可靠選擇；以適用既有軟件資產(chǎn)和網(wǎng)絡(luò)條件的“穩(wěn)定可持續(xù)”；在保持較低基礎(chǔ)架構(gòu)成本的前提下的“可擴展”；可以解決多種業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)的“效益最大化”。

不過，方案再好，也需要在交付環(huán)節(jié)同樣“靠譜”。對此，英特爾也給出了全方位的應(yīng)對之策。

策略之一，根據(jù)業(yè)務(wù)場景需求，提供成本更優(yōu)的算力方案。

如今AI大模型的訓(xùn)練和推理動輒需要千卡乃至萬卡，而一張GPU卡動輒幾萬、十幾萬乃至二十幾萬，對于AI原生企業(yè)來說，如果盲目選擇GPU服務(wù)器算力，將會面對巨大的試錯成本。

英特爾提供了堆GPU之外的另一個選擇——CPU。

為了滿足不同工作負載的需求，最新登場的至強® 6采用了兩種微架構(gòu)——E-core（能效核）和P-core（性能核）。E-core的功耗更低，適用于微服務(wù)等傳統(tǒng)后端應(yīng)用場景，而P-core擁有高達128個內(nèi)核和504MB的超大L3緩存，可為AI、數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計算等計算密集型業(yè)務(wù)提供卓越的性能支持。

在9月26日英特爾剛剛舉辦的至強® 6性能核處理器發(fā)布會上，英特爾數(shù)據(jù)中心與人工智能集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理陳葆立介紹：“英特爾在設(shè)計處理器時，會分別設(shè)計兩個單元——計算單元和I/O單元。”二者解耦的分離式模塊化設(shè)計，可靈活組合不同數(shù)量的計算單元，實現(xiàn)核心數(shù)量的擴展及內(nèi)存和I/O的同步強化，保證更優(yōu)的整體性能和能效。

至強® 除了能兼顧通用計算、兼顧AI推理之外，還能作為機頭處理器與AI加速器或GPU協(xié)作，面向AI企業(yè)、AI創(chuàng)造者多元化地推出算力組合，提供端到端方案，解決AI原生企業(yè)面臨的算力成本問題。

在云端算力方面，英特爾提供了至強® （內(nèi)置AI加速器）和Gaudi® 組合的方案，充分利用企業(yè)既有IT基礎(chǔ)設(shè)施的同時，提供了更具性價比的AI落地方案。

以英特爾®Gaudi® 為例，它是一個AI專用處理器，專為生成式AI和大模型而生。作為一款完全可編程的高性能AI加速器，Gaudi®融合了多種技術(shù)創(chuàng)新，具有高內(nèi)存帶寬/容量，還擁有較好的可擴展性，能夠支持輕松高效的網(wǎng)絡(luò)功能。Gaudi®可以支持絕大多數(shù)大模型，擁有較成熟的軟件生態(tài)，英特爾提供的軟件套件也會幫助AI模型的開發(fā)和部署，從而讓企業(yè)接入的時候更容易。

隨著AI算力向桌面端的滲透，在邊緣端和端側(cè)的算力方面，英特爾同樣有酷睿™ Ultra和ARC™ 提供全方位的硬件平臺加持。

其中，酷睿™ Ultra是英特爾客戶端處理器路線圖的一個轉(zhuǎn)折點。該款處理器通過集成英特爾® 銳炫™ 顯卡帶來了獨立顯卡級別的性能。而且它還配備了英特爾首款集成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)，用于在PC上帶來高能效的AI加速和本地推理體驗。

“本質(zhì)上，這是一個算力和成本的選擇。針對大模型的推理，智算中心的建設(shè)，可以優(yōu)先看至強處理器和Gaudi® AI加速器；而針對端側(cè)，酷睿™ Ultra則提供了更佳選擇，它集成了GPU+NPU的能力，算力最高可達120TPOS。”劉斌補充說道。

顯然，無論是在數(shù)據(jù)中心、云端、還AI PC在內(nèi)的端側(cè)，英特爾都能提供成本更優(yōu)的算力方案。

策略二，打造開放共贏的企業(yè)AI平臺。

當然，英特爾所做的，并不止于降本扶持。今年6月，英特爾聯(lián)合行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)最新推出了“企業(yè)AI開放平臺，Open Platform of Enterprise AI (OPEA)”。該平臺集成了API參考代碼、異構(gòu)硬件等高效技術(shù)支持，并提供參考工作流程、規(guī)范等多種服務(wù)，這為軟硬件提供商等不同的生態(tài)角色提供了豐富的價值，如降低研發(fā)成本、多樣化軟硬件供應(yīng)鏈、聚焦模塊創(chuàng)新、助力系統(tǒng)級交付、實現(xiàn)便捷靈活部署、加速產(chǎn)品推向市場和迭代等。

目前，OPEA已成為Linux Foundation AI & Data旗下的重要開源項目，以期凝聚行業(yè)動能，共同減少生成式AI生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性，幫助企業(yè)通過生成式AI更快、更輕松地從自有數(shù)據(jù)中解鎖價值，促使企業(yè)AI解決方案能夠更快捷地落地。

“無論是基于云原生的架構(gòu)，還是AI原生的架構(gòu)，OPEA都是最開放的框架，它本身沒有任何的商業(yè)含義，它的初衷是用一個更純粹的方式讓大家互惠互通。”劉斌強調(diào)。

技術(shù)支持，聯(lián)合市場推廣，加速業(yè)務(wù)增長

為了幫助企業(yè)更好的利用算力資源，英特爾一方面提供CPU指令集調(diào)用，OS kernel層開發(fā)，底層資源庫的調(diào)用等技術(shù)支持，另一方面提供多種工具開發(fā)包，套件，函數(shù)庫，等等，用于幫助完成軟件優(yōu)化和研發(fā)。

當合作伙伴的產(chǎn)品或方案進入市場，英特爾市場部會提供營銷支持，通過案例推廣、產(chǎn)品聯(lián)合發(fā)布、媒體宣傳、線下需求對接會等多種方式進行宣傳推廣，幫助合作伙伴的產(chǎn)品打開市場，獲取商機。

誠然，從云原生、到AI原生的背后，也是從基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化、到應(yīng)用層面智能的轉(zhuǎn)變。其中，云原生提供了強大的基礎(chǔ)設(shè)施支持，為AI原生應(yīng)用的開發(fā)和運行提供了基礎(chǔ)。而AI原生則在此基礎(chǔ)上，通過集成大模型、生成式AI等技術(shù)，使得應(yīng)用程序能夠提供更加智能化的服務(wù)和體驗。

新算力 重新定義新硬件

算力無所不在，不僅在創(chuàng)造原生應(yīng)用，也在重新定義硬件，AIPC就是一個例子。

如同云計算在逐漸由云端主導(dǎo)過渡到邊云協(xié)同，另外一方面，AI算力也將從數(shù)據(jù)中心逐漸向端側(cè)延伸。在這當中，AIPC是其中的重要一環(huán)。此前英特爾預(yù)言，到2028年80%的PC將成為AI PC。

可見，PC正在AI時代重新煥發(fā)光彩。AIDC（AI算力中心）和AIPC（AI個人電腦），二者也相得益彰。

在云端，算力成本將隨著用戶量的增加而變得更加顯性，AIPC有機會把一些不需要大量計算、對實時性要求不高、但需要及時反饋的日常需求用端側(cè)的算力來解決，數(shù)據(jù)不出端，既保證了數(shù)據(jù)安全，又極大地降低企業(yè)部署的成本。

舉例而言，假設(shè)一家涉及設(shè)計IP的企業(yè)，每個員工每天要向云端模型密集提問，為企業(yè)增加了訂閱或者Token費用的同時，隱私安全也是繞不過的門檻。但如果這家企業(yè)的每個員工升級了AI PC，短期看成本或許會增加，但長期看其實降低了成本，優(yōu)化了場景適配。

新生態(tài)，賦能新應(yīng)用

無論是云原生，還是AI原生，關(guān)鍵都在于應(yīng)用場景。因為只有當技術(shù)“能用”，才能發(fā)揮它真正的價值，這也是為什么創(chuàng)業(yè)公司永遠在追求PMF（產(chǎn)品市場驗證）的原因。

軟積木創(chuàng)始人、微軟MVP黃海峰在此活動上指出，“除了要把算力平臺運行起來，更重要的還是轉(zhuǎn)換成生產(chǎn)力，給社會、企業(yè)帶來價值，要通過AI的應(yīng)用去解決，通過平臺去解決。”

對此，英特爾也一直在賦能軟件生態(tài)建設(shè)。在AI產(chǎn)品布局的最上層“應(yīng)用層”，英特爾提供了豐富的軟件工具來加速AI發(fā)展，比如英特爾® oneAPI AI Analytics 工具套件、BigDL 和 OpenVINO™ 工具套件等，不僅能為開發(fā)者提供強大的AI開發(fā)和推理能力，也為跨英特爾硬件的異構(gòu)執(zhí)行提供支持。

值得一提的是，這些工具中的大部分都是開源軟件。作為Linux Kernel、Kubernetes、云原生等領(lǐng)域的主要貢獻者，英特爾不止一次對外強調(diào)，對于開源軟件生態(tài)的建設(shè)與重視，通過與生態(tài)合作伙伴的開放的共贏的關(guān)系，為企業(yè)提供最好的解決方案。

當然，為了挖掘AIPC的更多應(yīng)用場景，除了給開發(fā)者提供工具，英特爾還為這些開發(fā)者提供土壤，鼓勵創(chuàng)新。

從去年12月起，英特爾與聯(lián)想開啟了英特爾人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽，為AI時代開發(fā)者提供揮灑創(chuàng)意、展示成功的示范平臺，讓AI惠及更多的終端用戶。

而在今年3月，英特爾還推出了“AI PC開發(fā)者計劃”，專門為軟件開發(fā)者和獨立軟件供應(yīng)商設(shè)計，以求為其提供流暢的開發(fā)體驗，幫助開發(fā)者更容易地實現(xiàn)新型AI技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用。

總結(jié)而言，英特爾持續(xù)在“用CPU加速AI”，而且除了CPU之外，英特爾也在GPU、AI專用加速芯片上不斷研發(fā)和創(chuàng)新，以其全棧算力為客戶提供更具性價比的方案、為創(chuàng)建綠色數(shù)據(jù)中心、開發(fā)軟件和工具提供源源不斷的支持。