英特尔错失AI芯片浪潮,从放弃收购英伟达开始

  新智元报道

  编辑:乔杨

  几十年来,英特尔一直是硅谷占主导地位的芯片厂家。但错失大好时机,加上糟糕的执行力,让这家公司在科技行业如火如荼的 AI 淘金热中被迫退居观望状态。

  对于从 PC 时代走到 GenAI 热潮的人,「英特尔」是一个极其割裂的存在。

  印象中,「英特尔」曾经代表着硅谷神话、芯片霸主,代表着最尖端的 CPU 技术,甚至差点收购了如今的 GPU 巨头英伟达。

  但时移世易,2024 年的英特尔收入下降、股票大跌、裁员 1 万5,市值徘徊在 1000 亿上下,仅仅是英伟达 3 万亿身价的零头。

  一个企业的路很长,但紧要处往往只有几步。英特尔究竟是如何错过了这场 GenAI 热潮?他们又是在哪些关键的转折点上,做出了错误的决定?

  20 年前,差点收购英伟达

  2005 年,这个世界还没有意识到几年后人工智能的繁荣。此时,英特尔的芯片仍然是大多数计算机中的「电子大脑」,而这家公司的董事们正面临着一个重要决定,将会改变这项变革性技术的发展轨迹。

  英特尔时任 CEO Paul Otellini 向董事会提出了一个令人震惊的想法:收购当时以计算机图形芯片闻名的硅谷新贵——英伟达,出价高达 200 亿美元。

  一些英特尔高管认为,图形芯片的底层设计可能成为数据中心的重要角色,这种技术路径最终将主导人工智能系统。

  虽然会议是保密的,但据两位知情人士透露,董事会拒绝了这一要求。在此之前,英特尔在收购方面记录不佳,如果决定吸收掉英伟达,这笔交易将是公司迄今为止最昂贵的收购。

  面对董事会的怀疑,CEO Otellini 退让了,他的提议也没有被继续推进。一位参加会议的人士在事后表示,这是一个「决定性的时刻」。

  如今,英伟达是无与伦比的 AI 芯片之王,以超过 3 万亿美元的市值成为了世界上身价最高的公司之一。

  与此同时,曾经的半导体超级大国英特尔却步履蹒跚、陷入困境,几乎没有从 AI 淘金热中捞到任何油水,市值一度跌破 1000 亿美元。

  过去的许多年中,英伟达的市值仅是英特尔的一小部分,但现在已经增长到约为英特尔市值的 30 倍。

  三十年河东,三十年河西。随着英特尔估值的下降,这两家公司的地位不知不觉间颠倒了过来,一些科技巨头和投行开始考虑曾经不可想象的事情——

  在这种局面中,2021 年正式走马上任的 CEO Patrick Gelsinger 面临着重重压力。他一直专注于恢复英特尔在芯片制造技术领域曾经的辉煌,但情况并不乐观。

  从 2021 年到 2023 年,公司的收入下降超过 30%,

  有长期观察人士表示,英特尔迫切需要人工智能芯片等热门产品来提振收入。

  斯坦福大学商学院教授 Robert Burgelman 表示,「Patrick Gelsinger 非常关注芯片的制造方面,但他们错过了人工智能,而人工智能现在已经追上了他们。」

  20 多位英特尔前经理、董事和行业分析师在采访承认,他们错失了机会,面对转折点时做出了任性的决策,且执行不力。

  x86 太赚钱,错失 GenAI

  这些失策,可以说是数十年的成功和高利润所催生的企业文化的副产品,这种文化可以追溯到 80 年代,当时英特尔的芯片和微软的软件并驾齐驱,是蓬勃发展的 PC 行业的双引擎。

  这种文化,让英特尔专注于自己在个人电脑和后来的数据中心的特许经营权。英特尔高管半开玩笑地将公司描述为「地球上最大的单细胞有机体」,一个孤立的、自给自足的世界。

  后来的故事让我们看到,这种企业精神对公司不利。英特尔多次尝试成为人工智能芯片领域的领导者,但都以失败告终。

  他们尝试创建项目、持续多年,然后突然关闭,要么因为领导层失去耐心,要么是技术不足。在设计新型芯片上的投资总是退居二线,以保护和扩大公司的赚钱支柱——基于 PC 时代所绘蓝图的几代 x86 架构芯片。

  用斯坦福教授、英特尔前董事 James D. Plummer 的话说,x86 架构这项技术「是英特尔皇冠上的宝石——专有且利润丰厚。他们会尽一切努力来维持。」

  英特尔的领导者有时也能意识到这个问题。前 CEO Craig Barrett 曾将 x86 芯片业务比作杂酚油灌木丛(creosote bush)——这种植物会毒害周围的其他竞争植物。

  尽管如此,由于 x86 芯片的利润长期处于高位,英特尔并没有真正改变方向。

  当他们考虑收购英伟达时,计算机图形芯片的应用领域还是一片蓝海,主要受到 PC 游戏玩家的青睐,同时也开始应用于其他领域的数字处理,例如勘探石油和天然气。

  英特尔的微处理器芯片在快速执行串行计算方面表现出色,而英伟达的芯片通过分解任务并将其分散到数百或数千个并行工作的处理器上,在图形方面提供了卓越的性能。

  英特尔的硅晶圆之一,通常包含数百个芯片

  收购英伟达的想法搁浅后,在董事会的支持下,英特尔开启了一个代号为 Larrabee 的内部项目,旨在图形领域取得领先。

  这个项目正是由后来担任 CEO 的 Patrick Gelsinger 领导,他于 1979 年加入英特尔,并逐渐稳步晋升到高级管理层。

  Larrabee 的努力耗费了四年时间和数亿美元,但开始时英特尔充满信心,甚至有些傲慢地认为可以彻底改变这个领域。2008 年,Gelsinger 预测,「今天的图形架构即将结束,Larrabee 将成为新事物。」

  作为一个混合体,Larrabee 项目将图形学与英特尔的 PC 风格芯片设计相结合,以英特尔的关键技术为核心,将两者融合在一起。

  但遗憾的是,Larrabee 没有成功。不仅进度落后,研发出的图形学技术也相当拉胯。

  2009 年,项目领导人 Gelsinger 宣布离职并出任 EMC 的总裁兼首席运营官。几个月后,英特尔终止了该项目。

  x86 架构和显卡的混合体 Larrabee

  离开英特尔 10 年后,Gelsinger 仍然相信 Larrabee 是走在正确的道路上。

  2019 年,他在采访中回忆道:当时人们开始使用英伟达芯片和软件来处理图形学以外的事情,虽然是在 AI 兴起之前,但这个技术方向是很清晰的。

  虽然 Larrabee 进度落后、逐渐停滞,但 Gelsinger 坚持认为,如果高层有更多的耐心和投资,这个计划可能会取得成功。

  如果 Larrabee 抢先, 英特尔很可能得到 AI 领域的先机,而英伟达也不会是现在「一家独大」的局面,公司规模将只有现在的四分之一。

  「长期主义」造就关键差异

  如今,Gelsinger 重新接手英特尔已有 3 年,他仍然坚持原来的观点。但最近在接受《纽约时报》采访时,他也强调了「长期投入」的重要性。

  「如果英特尔坚持下去,我认为今天的世界将会非常不同。 但你无法在这些事情上重演历史。」

  在长期投入方面,英伟达和英特尔形成了一组鲜明的对比。

  多年来,英伟达不仅持续投资于芯片设计,也在关键的软件上发力,让程序员能够在自家的硬件上编写更广泛的软件应用程序,比如广泛使用的 CUDA,,就成为了他们的另一重护城河。

  Larrabee 被解散后,其中一些技术被用到了科学领域超算的专用芯片中,但推动图形学方面的努力仍然受制。

  随后几年,英特尔在人工智能市场上不断跌跌撞撞。2016 年,公司斥资 4 亿美元收购芯片公司 Nervana Systems,当时的 CEO Naveen Rao 被任命为新成立的 AI 产品部门的负责人。

  然而,这项计划也没有得到长期的支持。根据 Rao 的描述,他遇到了一连串问题,包括限制招聘工程师、制造方面的麻烦,以及来自英伟达的激烈竞争。

  最终,团队仍然设法推出了两款新芯片,其中一款被 Facebook 采用。

  2019 年 12 月,英特尔不顾 Rao 的反对,又决定以 20 亿美元的价格收购另一家 AI 芯片初创公司 Habana Labs。这笔交易达成之际,Rao 的团队即将完成一款新芯片。

  Rao 表示,他当时非常震惊,「你有一个已经准备好上市的产品,然后又突然行动,用 20 亿美元买下这家公司,这相当于瞬间倒退了 2 年。」

  Rao 不久后辞职,现在担任 Databricks 的人工智能副总裁。

  此后,英特尔在 AI 领域虽然多头发力但都是浅尝辄止。他们开发了多种图形芯片但现已停产,也花了几年时间提供继承自 Habana Labs 的产品。

  今年 9 月,英特尔发布了新一代的 AI 解决方案,Xeon 6 处理器和 AI 加速器 Gaudi 3。

  英特尔 Gaudi 3 芯片作为英伟达的低成本替代品,吸引了一些公司的兴趣,例如初创公司 Inflection AI

  在 Gelsinger 的领导下,英特尔在芯片制造技术方面取得了一些进展,追赶台积电等竞争对手。

  根据《芯片和科学法案》(CHIPS and Science Act),他们已说服白宫并得到了数十亿美元的联邦资金,以帮助重振命运。尽管如此,这条上升之路仍将十分陡峭。

  虽然英特尔的新芯片给行业分析师留下了深刻的印象,但这些芯片并没有在英特尔的工厂生产,而是由台积电代工。

  这也从另一个侧面说明了英特尔面临的麻烦。让台积电代工是为了利用他们更先进的生产技术,但这往往会减少英特尔在芯片上的利润。

  如今,随着主流企业越来越多地使用 AI 技术,英特尔也看到了自己的机遇。

  大多数公司的数据中心仍主要使用英特尔的服务器。为企业开发的人工智能软件会越来越多,我们也需要另一种处理器来运行这些新的应用程序。

  但英特尔并不处于构建大型人工智能系统的最前沿。那是英伟达的大本营。

  在最近德意志银行会议上,Gelsinger 表示,「在这场竞争中,英伟达遥遥领先。考虑到面临的其他挑战,我们不会很快参与竞争。」

  参考资料:

  https://www.nytimes.com/2024/10/24/technology/intel-ai-chips-mistakes.html