「我们很兴奋在向市场分享这款新世代AI硬体时，能跟Facebook 密切合作，共同分享技术见解。」Intel 执行长布莱恩?科再奇（Brian Krzanich）在《华尔街日报》举办的WSJDLive全球科技会议上，宣布与Facebook 合作推出首款神经网络处理系列芯片，且将在今年年底前出货，并表示Intel 有信心能够超越去年设定的目标，在2020 年时让AI 效能提高100 倍。

 

    “在我们向市场推出新一代人工智能硬件之际，能与Facebook密切合作，共享其技术见解，我们感到激动。”科再奇在英特尔的官方博客上写道，“在华尔街日报举办的‘全球技术大会’ (WSJDLive)上，我谈到认知和人工智能(AI)技术将会给行业带来巨大转变，也为市场带来了巨大机会，到2020年，这两个领域的收入将达到460亿美元。英特尔会在硬件、数据算法和分析上进行研究和投资。”

 

    英特尔称，Facebook将为一款针对人工智能设计的芯片提供技术输入。未来，英特尔只向包括Facebook在内的有限数量的合作伙伴提供人工智能芯片，获得反馈信息，然后明年推出第二代芯片。

 

    科再奇认为透过“Nervana”神经网络处理器，可以为许多产业带来高效率的 AI 运算能力，他也列举了四项例子，像是在医疗保健 AI 可以让早期诊断提高精准度、增进癌症、帕金森病研究；社群媒体可以为客户提供更个人化的服务；无人车未来能在汽车产业更快实现；AI 也能帮助研究人员掌握风速、水温数据，可以有效预测飓风轨迹。

 

    跟PC芯片不同，Nervana 神经网络处理芯片是一款特殊的集成电路，是为训练和执行深度学习演算法所打造，Intel 缩小了Nervana 神经网络芯片的电路尺寸来减少运算时的耗能，将使用可处理大量数据的「Flexpoint」格式达到「大规模双向数据传输」，意思是如果将大量的芯片连接在一起，就可成为一个巨大的虚拟芯片，能达到更大规模的深度学习模型，此架构目标，是要打造出能弹性应付深度学习的处理器，当处理高强度运算要求时，可以更有效率。

 

    对于Facebook来说，它在2013年12月成立了人工智能实验室，并请来了机器学习大牛、纽约大学教授杨立昆(Yann LeCun)作为该实验室的负责人。但在硬件上，Facebook相对薄弱。在此之前，谷歌已经推出了针对深度神经网络的TPU，这是谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片，这款芯片也是AlphaGo成功的关键。这次与英特尔共同设计人工智能芯片，也算是Facebook补强硬件的一步。