【文/觀察者網 呂棟】
近期，盡管地緣政治波詭雲谲，美國半導體巨頭英特爾依然用一系列動作，證明它對中國市場的重視。
首先是英特爾CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger）7月10日再度來華，這是他在短短三個月内第二次到訪中國大陸，相繼參加了英特爾成都基地二十周年慶祝活動，拜訪了新華三、超聚變等多家國内客戶，還出席了第十四輪中美工商領袖和前高官對話等活動。
其次是在生成式人工智能、大模型等對AI算力需求急劇增長的背景下，英特爾針對中國市場推出了第二代Gaudi深度學習加速器——Habana Gaudi2，該産品目标是在成本效益上超越英偉達的高端GPU，成為中國客戶規模部署AI的“更優解”。
近些年來，中國市場一直穩居英特爾全球最大的營收來源地。用英特爾自己的話來說，基辛格在華一系列的活動，展現了英特爾在中國長期發展的“堅定信心與承諾”。
英特爾CEO帕特·基辛格
與其他一些更重視在華銷售産品的外企不同，英特爾早在1998年就在中國成立了英特爾中國研究院，緻力于将其打造成為英特爾重要的創新引擎。經過二十餘年深耕，英特爾中國研究院已與國内學術界、産業界和地方政府開展廣泛合作，成為英特爾全球六大研究中心之一。
不久前，觀察者網也受邀來到位于北京市海澱區的英特爾中國研究院，該院附近不僅有AMD、VMware等大型外資企業，也坐落着清華大學、北京大學、中科院等國内知名高校和科研機構。
在這裡，觀察者網對英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強進行了深度專訪。由于專訪内容豐富，本文先節選部分實錄刊發。此部分聚焦英特爾對投入RISC-V的考慮，英特爾在AI算力領域的布局，英特爾中國研究院近期對研究組合的調整，以及如何看待近些年中國科技産業的發展等問題。
宋繼強表示，英特爾中國研究院專門把RISC-V這個開放開源的指令集列入研究領域，是因為中國在這一領域的影響力比較明顯，在RISC-V國際基金會進階會員裡，接近一半是中國企業或者學校。另外，中國還有政府方面的引導，想讓RISC-V成為未來自主創新的重點。是以，中國未來在RISC-V發展上一定會走的很好。
英特爾中國研究院院長宋繼強
以下是專訪實錄：
觀察者網：今年4月，英特爾中國研究院公布了最新的八個主要研究領域。相比之前，像視覺智能和視覺合成、智能邊緣等一些研究領域被保留下來，而一些領域像通信和5G+似乎已被移出名單，還有像人類與人工智能的互動合作等領域被新添加進名單。外界也十分感興趣，這八個領域為什麼會被選成新的主要研究領域，另外一些領域為什麼會被替換掉？
宋繼強：事實上，我們的很多輸入來自工業界、學術界和政府的政策導向。就像5G，它暫時被我們拿下去了，是因為5G的标準已經塵埃落定了，我們在前面花了五六年時間去做5G标準，3GPP（3rd Generation Partnership Project，第三代合作夥伴計劃）這個标準我們有不少貢獻，我們也跟中國的一些營運商做了很多合作，包括MEC（Mobile Edge Computing，移動邊緣計算）我們也貢獻很多，大部分發生在2020、2021年，後來都是在做産業化、工業化部署，跟研究沒什麼關系了，專利什麼的也不需要再新提了。
接下來我們就要就開始做6G了，但6G還很遙遠，英特爾有專門的部門去跟進6G一些早期的标準，中間就有一個空檔期，其實不需要再去跟進5G這方面的事情了，我們就把這部分的研究能力進行了轉移。AI方面，我們在視覺AI領域有長時間的研究積累，這部分工作也還在繼續當中。
此外，研究院做機器人做了很久，我們做機器人之後發現，其實AI系統讓它單獨去完成一些事情還是不行的，它的可靠性、适應性方面還是有問題，是以它仍然是适合作為一個提升效率，在一些環節上減輕人類負擔的過程，但它不能成為一個決策者，或者說不能完全去負責一個流程，仍然必須要有人在這個環節裡起到一個控制協調作用，相當于把人的長處和AI的長處組合起來用，是以這等于說是人類與人工智能的互動這個方向的一個來源，英特爾總部也會把這個技術點用在内部，用在生産當中去提高效率，因為很多AI技術，不論是視覺、分析還是缺陷檢測，都是可以用在工作流程中去提升效率，但是不能讓AI全部都自己幹，還要有人在這個環節裡去協調。這就是人類與人工智能的互動比較重要的一個意義，這一點也跟負責任的AI有關系，因為也要保證AI是做它能力範圍内的事情，不能過度依賴它，或者說不能讓它走得太遠。
觀察者網：這是不是意味着，一些被替換掉的研究領域是已經成熟、标準落定的領域，而另外一些被保留的研究領域，是還需要進一步研究的領域？
宋繼強：沒錯。在英特爾中國研究院，研究項目一般是以2-3年為一個周期，到期再看是否需要再繼續沿着這個方向去做。如果沿着這個方向做，就一定要提出更進一步的目标。比如說神經拟态計算至少做了兩個周期，就要不停地提出新的目标。像5G、通訊相關的項目做了五六年，發現新的目标不夠吸引我們投入了，就要換成新的東西。我們跟産品部門和一般的研發部門不一樣，他們要風險低，能夠執行，能出結果，但是研究院一定要做一些有風險的事情，不一定都能成功，一定要有試錯的空間。
觀察者網：未來有潛在價值，但現在還沒有産業化的領域，是英特爾中國研究院的主要研究對象？
宋繼強：是的。
觀察者網：這次RISC-V也被新添加到英特爾中國研究院的八個研究領域之中。想跟您探讨一下，英特爾中國研究院把一些精力放在RISC-V上面有哪些考慮？因為RISC-V被看做是一個新興的開放指令集标準，而英特爾有傳統的X86指令集，現在投入RISC-V主要有哪些想法，以後會不會進一步加大在這方面的投入？
宋繼強：RISC-V其實不算新興了，發展也有10年了。在前期，RISC-V一直在慢慢發展疊代，直到2018、2019年左右才出現快速的發展，無論是參與的會員數、項目數，還是使用RISC-V生産産品的公司，都在那之後開始爆發式的增長。對此，大公司基本上都在關注，有些公司是直接參與，有些公司是在場外看。
英特爾在場外看了很久，我在研究院從2015年開始就關注到RISC-V相關的資訊，但是英特爾一直到去年1月才正式以公司級别加入RISC-V International成為進階會員，是因為确認了RISC-V跟英特爾相關的價值。在這之前，英特爾的不同小型部門已經用RISC-V進行了試驗。最近，我們也作為創始成員參與了RISC-V軟體生态計劃“RISE”。這說明英特爾已經正式把RISC-V作為一個公司級别要去關注的指令集發展方向。
這其實是和英特爾IDM2.0戰略相關的，因為IDM2.0戰略當中，我們需要關注多指令集未來發展的情況。X86本身就是英特爾的看家本領，這是一定要繼續穩定、鞏固的。Arm是我們的競争對手，它也可以成為IFS（英特爾代工服務）的客戶。RISC-V在最近這幾年風起雲湧，發展的很快。雖然它現在能使用的性能級别還比較低，使用的領域還比較受限，但就它未來的發展趨勢來看，它是會壯大的。尤其是在某些地區，比如說中國、印度、歐洲，開始強調自己要有自己的指令集，有這樣國家級的政策導向的時候，它的發展會很快。
在這種背景下，IDM2.0要強調英特爾未來是要成為主流的代工廠，未來做這些晶片的客戶是就是我們的潛在客戶，他們在成長期使用的工具、IP就需要去積累了，就像早期台積電積累Arm這個領域的IP是一樣的，要早點介入。在中國這邊，為什麼英特爾中國研究院也專門把它列在我們的研究領域裡？因為中國在這一領域的影響力也是比較明顯的，RISC-V International的進階會員裡，接近一半是中國的企業或者學校。中國開發者貢獻軟體的數量，還有一些企業去做一些嵌入式物聯網晶片的數量也是很可觀的。中國還有政府導向，想讓RISC-V這個開放開源的指令內建為未來自主創新的重點。
是以，中國未來在RISC-V上的發展一定會走的很好。我們從去年開始就比較正式地把它列為英特爾中國研究院的一個重要方向，開始積累一些相關的IP和設計經驗，包括一些靈活開發設計流程的工具，然後看和中國的社群可以有哪些合作。之是以我們要開始去做這個事，因為RISC-V會逐漸成長為一個很主流的指令集架構，它會有自己的硬體和IP，包括處理器核和配套的IP、I/O接口都是在逐漸積累的。我們需要讓它在英特爾對外提供的主流的制程上能夠比較早地應用，把性能結果報告給客戶，這樣客戶才知道用英特爾的制程跟用友商的相比較的大概情況，開發難易度等等，其實都是為RISC-V生态在做準備。
RISC-V International進階會員
觀察者網：英特爾中國研究院在中國也很多年了。
宋繼強：有25年了，我們是1998年成立的。
觀察者網：在深耕中國市場的過程中，英特爾中國研究院有沒有一些研究經驗可供國内公司參考？
宋繼強：其實大家發展得都很好。但可以分享一下我們在中國的整個過程。早期英特爾作為一家在IT領域很先進的技術廠商進入中國，我們研究院接觸的學術夥伴會更多一些，别人會希望更多地從英特爾學到先進的技術、架構，以及軟體和系統裡的一些竅門。是以那個時候主要是從英特爾輸出技術，幫助提高整個IT包括PC的系統、伺服器系統技術方案的積累。
像中國很多PC和處理器領域的課程，都是離不開X86這個體系的。整個伺服器裡的架構、生态的建立，也跟英特爾在早期提供非常多的咨詢、顧問、教育訓練有很多關系。到了後來，假如說用2010年做一個分水嶺，我們就會看到很多國内的企業、學術機構随着行業、市場的成熟，用10年左右的時間培養出來了很多人才。很多外企在中國設立研發機構就有這個好處，它可以培養出很多和國際的技術接軌，或至少研究和研發方式和國際接軌的人才，尤其是在開放開源的環境下。
這時候就會逐漸看到中國本地能夠提出很多好想法，我們就開始去做一些技術合作了。比如說在研究院裡邊，從2004、2005年就開始跟清華大學的資訊學院及下設的計算機系、電子系、軟體學院等做長期的科研項目合作，每年我們會跟他們聯合做五六個項目，這樣也讓他們在研究上能獲得一些英特爾技術和資金的支援，同時我們也會看有些研究成果是不是可以應用，這是細水長流的合作。
還有一些是重點領域的合作，包括我們在5G、通訊的合作。5G、通訊的合作我們做了五年，跟清華、中科大、北郵和東南大學這些國内通訊方面的頂尖學校一起做，大家強強聯合，還有在自動駕駛、車聯網這塊也從2017年開始做了将近五年的合作。現在我們繼續會在新領域去探索合作點，針對特定的領域，會選擇國内比較頂尖的一些學校去做合作。
觀察者網：也就是說，早期英特爾進入中國市場時是一個技術的引領者，而現在國内的科技産業相比之前出現了明顯的進步，也能和英特爾在創新層面進行協作了。那麼想請您談一談，這麼多年來中國科技産業有哪些明顯的、令人印象深刻的進步？
宋繼強：首先從IT這個領域來講，計算和通信是兩個很大的事情。一個是算，一個是互相怎麼連接配接起來。通信這塊，我覺得中國5G的發展肯定是走得很靠前的，首先是技術标準的制定已經完全和國際接軌，此外，中國也開始去做6G，其中也會有很多先進的技術提案。還有基礎設施建設，現在中國部署5G基站的數量，在國際上遙遙領先。
路修好了，就要開始要找應用了。找應用的時候，中國一些視訊類的應用也是全球領先的。同時，我們還是希望自動駕駛、車路協同這塊能真的發展起來，變成中國引領的方向。這個概念上來講也很容易了解，既然整個5G基礎設施搞得這麼好，覆寫面這麼好，中國就有比美國和歐洲更便利的條件，讓車路協同這個事情做得更好。因為中國能做到大面積統一标準的互相連通，國内有這個優勢。同時，國内還有很多從網際網路領域切換過來的自動駕駛、智能汽車的從業者。此外，中國政府在這塊也鼓勵創新，會更靈活地讓大家做試驗，相比國外，我覺得這都是優勢。
是以，我們覺得從領先的5G基礎設施推進到大面積使用的創新應用，包括自動駕駛、車路協同等，能夠真的帶動未來一波新的基礎設施建設。一旦形成，它會産生将車、手機等完全連起來的颠覆性變化，就等着新的應用浮現了。此外，未來智能汽車裡會使用越來越多的先進的IT技術，是以晶片的使用量、存儲的使用量、對無線帶寬的要求、屏的使用量等都比以前翻了很多倍。我們覺得這是未來很大的一個機會，英特爾中國現在也把這個方向作為未來的一個主要抓手，因為它在中國會走得比國際上快一些。
另外，在開源軟體這塊，中國的很多大企業的參與度、貢獻度都挺高的，對Linux、安卓、RISC-V的參與度、貢獻度都不錯。
觀察者網：随着ChatGPT等AI大模型對算力的需求劇增，GPU巨頭英偉達的市值也持續在創新高。而英特爾作為傳統半導體巨頭，也一直是算力市場的主要參與者，您能不能講講英特爾目前在AI領域都做了哪些方面的工作？
宋繼強：AI一直是英特爾所說的“五大超級技術力量”之一。因為英特爾核心是做通用處理器，是以走XPU的戰略。我們有很多種處理器，GPU是其中的一類。原來英特爾的GPU更多支援圖形部分的工作，而專門針對AI算力的GPU差不多四五年前才開始專門去做，現在新的獨立顯示卡也是三年前才正式有産品規劃。
從目前來看，我們也有不同種類可以讓AI技術廣泛使用的産品組合。AI除了訓練，要最終實作産業化，需要很多地方能把它用起來。如果都靠非常昂貴的GPU，那它就變成一個小衆的、隻有大公司才能去玩的遊戲了，而且從能效比上來講，也需要有其他不同的選項可以用。
是以英特爾除了CPU本身，至強CPU自己也有内置AI的加速器英特爾進階矩陣擴充（AMX），它本身就可以完成一部分的推理，能力也很可以，這樣對很多客戶來說系統裡就不需要增加一塊獨立的GPU卡，也是一種非常好的使用方式。如果說想去兼顧訓練和推理，現在英特爾有Habana Gaudi2 AI加速器。
英特爾于中國市場推出Gaudi2深度學習加速器
觀察者網：我們也看到了國外機構對Gaudi2的評測，說它可以對标英偉達的H100，是這樣嗎？
宋繼強：是的，它在一些使用場景中給客戶提供了新選項，假如要考慮每瓦性能，它的性能是不錯的。未來的AI或者大模型的使用一定是分成很多級别的。現在我們已經看到很多不同的客戶，希望用10億參數以下模型的也有，幾十億參數的也有，100億以上參數的可能更多是在雲端做訓練，真要部署到具體領域，通常要做一個更垂直領域的模型，而這個模型通常會在100億參數以下，甚至更小。在這種情況下，使用者就要去想是用通用的GPU，還是用一些專門的加速卡。Habana Gaudi2實際上是一個可做一定程式設計的AI加速器，可以做推理，也可以做訓練。我們還提供其他選擇，像資料中心GPU Max系列，可以在伺服器級别做AI訓練。
總體而言，我們認為如果未來要讓AI應用真的發揮非常多的能力，一定要降低使用的門檻，要提供更多的選項讓大家能夠比較。有些需求單獨用CPU就可以全部搞定，或者CPU加上AMX擴充，加上獨立顯示卡，加上Gaudi2這樣的加速卡，或者加上FPGA也是可以的。在XPU戰略下，我們會提供比較多的種類。像獨立顯示卡這一塊，英特爾也逐漸會提供更多疊代的産品性能。我們的制程也在發展，GPU的很多能力也和制程相關。
觀察者網：Gaudi可以被定義為一種什麼晶片？
宋繼強：其實它并不是一個通用GPU，英偉達會說它的顯示卡叫GPGPU，GPGPU裡面通常會放兩種東西，一種是為了3D圖形渲染的，一種是專門針對矩陣加速AI計算工作的。它會在不同的型号裡放一些不同的東西，這取決于它未來的使用場景是更偏向于做3D渲染還是其他，比如說它要去支援元宇宙那種進階别的3D渲染，真實感的計算，把實體特效都做好，它就一定得把圖形部分放得比較多，但是如果使用者想要的那一款，更多是做AI大模型、深度學習這種并行的運算，它就需要記憶體很大，三維管線就可以少一點，這都是可以配的，配出來以後就是不同的規格了。英特爾也是一樣的，我們也可以去進行不同的搭配。對于Gaudi而言，基本上是不管3D渲染那一塊，還是做AI加速計算，有點像是以前谷歌說的TPU那種路線，但是TPU的路線更多是和TensorFlow密切挂鈎，而Gaudi的設計相對來說和很多開源架構都可以适配，會更通用一些。
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