英特尔视角看ChatGPT的机会

2月24日，英特尔召开了题为“惟实·励新·共筑”的2023年中国战略媒体沟通会。这是在英特尔中国迈入2.0阶段后，首次系统阐述2.0中国战略和进展。

据介绍，在制程工艺上，英特尔按照4年5个节点，致力于在2025年重新取得制程技术的领先地位；在封装技术上，2.5D封装技术EMIB已应用于量产产品，同时不断探索3D封装技术，以进一步增加单个设备的晶体管数量；在前沿组件研究上，近期进展包括最新混合键合研究将互连间距微缩到3微米，实现与单片式系统级芯片连接相似的互连密度和带宽，并将功率密度和性能提升10倍等。

英特尔公司高级副总裁、英特尔中国区董事长王锐发表演讲表示：“随着英特尔中国战略升级，我们将以更强的领导力、更整合的本地运营，更深入本土，为客户、为产业、为社会创造价值。”

最近以ChatGPT为代表的人工智能技术再次获得了业界的青睐。英特尔中国区物联网及渠道数据中心事业部总经理郭威在接受采访时表示：“虽然ChatGPT的行业运用仍在探索阶段，但我认为，随着人工智能从感知进入认知阶段，未来一两年内会涌现出许多新应用。因此，英特尔也在深入探讨ChatGPT或类似语义认知技术在行业中的应用，密切关注哪些领域可能会率先实现这种认知应用。

那么，可以从哪些层面去布局ChatGPT带来的潜在市场机会呢？

目前，很多行业已经进行了AI的有利探索，并已经取得了很大的进展。但离非常出色，还为时尚早。英特尔技术专家分享说：“在实践过程中，我们发现AI面临几个问题，首先是高质量的数据，这是非常棘手的问题。因为只有高质量的数据才能训练出准确的模型。数据壁垒和数据共享是首要问题。其次，数据安全。第三是未来模型的治理。只有解决了这三方面的问题，才能实现高质量的大数据、大算力和模型训练。”

具体到ChatGPT带来的市场机会，英特尔技术专家总结了以下几点：

• 一是大模型训练。ChatGPT背后实质上是语言层面的大模型。纵观国内企业在大模型方面的发展，其实起步并不晚，并且从2018年开始，像百度以及一些传统企业就已经做的非常优秀了。不过，目前国内企业多以进入to B市场、以及行业细分市场为主，没有像ChatGPT，更多地考虑面向通用市场。
  

  
  

• 二是细分模型的训练。现有的PaaS平台，是其中的典型，它能将现有各种业务能力进行整合，并向下根据业务能力需要测算基础服务能力。不过，未来，除了PaaS平台之外，还将会出现MaaS（Model as a Service）平台。通用模型的参数量非常大，例如GP3可达到1750亿。部署这些模型会非常麻烦。因此，可能需要对大模型进行蒸馏和压缩，形成行业可部署的模型。MaaS的服务概念就是利用预训练模型，对行业数据进行训练，从而形成针对特定场景的、面向各行业的细分模型。
  
  

• 三是私有化部署。事实上，ChatGPT是无法进行私有化部署的，只能提供SaaS服务。但是在中国，很多细分行业不接受SaaS服务，尤其是例如像金融等行业。目前，英特尔与合作伙伴正在探讨如何将类似于ChatGPT这样的大模型进行小型化部署之后在本土落地做私有化部署，使其真正在行业落地。
  
  

• 第四是推理。模型训练之后80%是在做推理工作。英特尔有自己的加速器。第四代Sapphire Rapids发布后，英特尔基于AMX加速器，可在行业中解决80%以上的客户推理需求。据称，AMX跟英特尔上一代产品相比，有5-6倍的性能提升。同时，英特尔也充分利用CPU，包括用于训练的Ponte Vecchio，和用于推理的Arctic Sound等。
  

  
  

大模型训练需要数据。AI数据量是一直在生成，并且呈几何级数往上涨的。那么多的数据存储，预处理怎么做，在哪里存储，都是需要解决的问题。事实上，ChatGPT在美国是通过很多工人来给数据做标签，做标准化数据的。尽管一些无监督自动化训练是有可能的，但是很多高质量的数据依然依赖于人工。所以，无论是对芯片行业、基础设施布局，亦或是不同厂商的需求，对算力的需求都是无止境的。人类对美好生活的追求永远是无止境的，所以对算力就一直会往上走。

英特尔技术专家在接受EETOP的特别采访时分享到，中国对整个大数据的布局，无论是分布式数据库、分布式交易，还是通过大数据平台做数据湖，其实都已经相当成熟。国内企业，整体来讲，互联网正进入下半场，即开始进入2B，国家也开始鼓励互联网与实体企业相结合。而国外的互联网，除了2B之外，还在脱实向虚，比如Facebook改名叫Meta，开始走向VR、AR趋势。

虽然国内算力不差、数据不差，模型的工程能力也是国内工程师们比较擅长的，但是2B并不易。AI进入行业后，整个生态链全变了。比如ChatGPT，就提供了一个全新的方向。英特尔技术专家表示：“国内技术很好，数据也有，唯一需要探索的就是方向。方向找准了，相信国内很快就能赶上！”

对于EETOP特别关注的电动汽车与AI的结合话题，郭威分享，汽车行业现在发展到了一个拐点：一是车正在发生明显的变化，即车本身的计算能力在加快；二是不管是电动车还是非电动车，进展越来越快，同时电动车数量越来越多。在国内，汽车总量一年可能有2000多万台，电动车的比例越占越高。

此外，车联网应用很关键。车作为一个很好的数据和计算载体，应用将会越来越多。前端数据产生的越来越多之后，对后端服务器有越来越多的要求。

郭威说：“汽车行业已经慢慢进入量变到质变的阶段。不管是新能源车，还是燃油车，未来两三年，将会大不一样。英特尔和国内车厂也正在稳步推进合作，各种各样的数据中心将会陆续建立起来。同时，英特尔还在和车厂及软件供应商一起探索更多的应用场景，以及如何用硬件和底层软件来支持这些应用。”

芯片和制造是科技发展的硬核基础，是构建数字世界的超级力量，软件则定义了各种使用场景和架构。随着数字经济持续壮大，半导体和计算行业发挥着越来越重要的作用。进入2023年，中国经济春潮涌动。相信随着英特尔中国战略升级，英特尔将会为中国产业伙伴提供更有力的支持，推动更深层的本土创新。

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