上周，文Q参加了Intel在美国圣何塞举办的一年一度的技术创新峰会，倾听了Intel CEO帕特·基辛格、Intel CTO Greg Lavender有关全栈AI技术与产品、广泛行业合作的分享，也有幸与Intel公司副总裁、中国软件生态事业部总经理李映先生一起聊了聊。

在交流中，李映分享了他对于Intel当前公司战略、技术和产品方向的理解，尤其是如何All in AI。

对于这次技术创新大会，李映总结了四个方向的要点：

第一，Intel是一家很硬核的公司。

比如“芯经济”(Siliconomy)，不仅仅是5700亿美元、8万亿美元这样的数字，背后最关键的是摩尔定律。

李映强调，摩尔定律不仅意味着制程工艺的提升、晶体管密度的增加，更代表了整个数字经济的发展，Intel正是按照摩尔定律、按照经济规律去规划自己的产品和市场，规划自己的发展。

比如全力打造的四年五个制程节点规划，Intel 7/4/3/20A/18A密集轮番上阵，背后正是大量的投入和创新，相当硬核。

第二，Intel创新的强度和数量都是非常惊人的。

大会首日，Intel CEO基辛格做了一个半小时的演讲，讲话速度是见过的最快的人之一，就这还超时了。

在这一个半小时的时间里，基辛格围绕AI讲述的话题让人目不暇接：芯经济、创业激励、AI加速器、GPU加速器、至强处理器、酷睿处理器、AI PC、AI开发、开发者云、制程工艺、玻璃基板封装、UCIe规范、神经计算、量子计算……期间还有丰富的展示与演示。

这些话题任何一个单独拎出来，都可以讲半天，却被Intel放在了一起，足可见创新的力度之大、速度之快。

第三，AI无所不在。

这次大会期间，甚至近期的任何类似行业会议期间，几乎每隔一两分钟就能听到AI这个词。

李映指出，对于Intel而言，讲AI并不是蹭热点，Intel一直是整个AI生态中重要的一环，需要带领大家往前走，这是Intel责无旁贷的使命。

在硬件层面，首要的是如何根据不容的AI负载进行加速。

不管是至强处理器、酷睿处理器，还是Gaudi系列加速器、GPU Max加速器，都在优化AI负载与场景，而且各有所长，为繁荣的AI时代做好硬件铺垫。

在软件层面，一个非常重要的角度是如何简化、推广AI应用。

最近被大家挂在嘴边的ChatGPT、大模型，其实都是AI悠久历史的积淀和一次爆发。

李映认为，它们最大的“贡献”是真正把AI带给每个人，让大家可以真切地感受到新技术带来的新体验，真正把AI的能力和每个人每一天的生活结合起来，之后就一定会带来各种不同的应用、创新。

事实上，直到今天，AI仍然处在非常初期的阶段，需要做的还太多太多。

Intel也会从硬件、软件、生态、应用各个方面发力，帮助未来的AI应用可以更轻松地开发、更容易地推广。

第四，赋能。

这个词大家肯定经常听到，但李映表示，Intel做的很多事情，都是为了带动行业进步，让合作伙伴、生态企业、开发者、创业者有能力、有技术、有平台去发挥，利用Intel的技术去改变我们每个人的生活，这才是赋能的真正含义。

这次大会上，就有Deep Render、ai.io、Antaris、Scala、Rewind、Starkey等都加创业企业展示了各自的成果，他们都是在Intel的带动下成长起来的，很多都是从事AI方面的创新。

再比如Intel刚刚正式推出的开发者云平台(Developer Cloud)。

它的目的就为了让开发者更容易接触到Intel AI硬件，包括CPU、GPU、AI加速器等，从而更容易地部署和优化AI模型，从中赚多少钱并不是Intel优先考虑的。

从可以使用至强处理器处理最多70亿参数模型的个人开发者和小微企业，到可以使用Gaudi2加速器阵列处理数千亿参数的大模型训练的高性能计算客户，都是Intel开发者云平台的服务对象。

值得一提的是，Intel作为开源社区的重要贡献者，一直与Linux厂商有着全面的合作，包括Red Hat、Canonical、SUSE等等(Red Hat也参加了本次技术创新大会)。

Intel这么做的目的，就是希望在AI加速的创新下，能把Intel和产业在软硬件上的创新，通过Linux发行版，更快、更方便地为更多的开发者所用。

Intel还加入了Linux基金会发起的统一加速基金会(Unified Acceleration Foundation/UXL)，与Arm、富士通、Google、Imagination、高通、三星等巨头一起，推动开放标准的加速器编程模型，简化跨平台、高性能应用的开发。

在中国，Intel也与本土开源厂商合作密切，包括OpenEuler、OpenAnolis OS等等。

oneAPI同样也是开放的，在国内外都没有限制，比如国内就有多处专家中心，与中科院、北大等机构有着广泛合作。

说到生态建设，有开放的，比如Intel、微软、Android，也有封闭的，比如NVIDIA、苹果，后两家做得还相当不错，CUDA、iOS/macOS都有着优秀的体验。

这是不是说明，封闭生态不见得比开放生态差，甚至可以做得更好呢？

对此，李映指出其实是一个误区，因为从技术角度讲，很难说开放和封闭生态哪个更强，无论是性能还是用户体验，区别只是在于战略选择和发展速度。

无论互联网时代还是移动时代，甚至是早期的PC时代、IBM小型机时代，最开始的一定是封闭生态，因为市场太新了，需要快速铺开，而封闭生态不需要顾虑生态、合作伙伴，可以更快发展，非常适合。

但是，IT这么多年的历史，开放的生态不仅会慢慢追赶上去，而且一定会赢，不是收入上的赢，而是创新上的赢，所以Intel一直坚定推动开放生态，给予开发者和用户更多选择。

Intel x86从一开始就选择驱动开放、开源生态，就是相信这样可以让更多应用与场景在x86平台上开发、普及，能够形成规模化、蓬勃发展起来。

但是AI出现之后有了新的可能，比如可以通过Copilot降低迁移成本，消除学习曲线的壁垒。

再比如Intel收购了Codeplay之后，加速了OneAPI编程接口对于第三方的支持，已经可以用于NVIDIA、AMD的硬件。

↑↑↑ Intel CTO Greg Lavender

而说到开放，我们很容易就想到开源，只是曾经我们认为开源就是永久开放、安全可信的，这几年形势的变化却颠覆了这一认知。

李映表示，确实有很多人认为开源就是可信的，就是安全的，好像能看到所有代码就可信，但事实上，开源和安全是完全两个不同维度的问题。

开源的目的是加速创新，增进合作，可以解决一些安全问题，但不能解决所有问题。如果非要说开源可以更安全，一方面是促进更多开放，另一方面是更多的负责任大厂加入。

硬件架构也类似，比如大家讨论非常多的x86、Arm、RISC-V架构之争，李映就提出，每一种架构和指令集都有自己的历史，但换个维度，一定要从应用和客户的需求，来看哪个架构能够更好地满足，这个维度其实更关键，并不是说我是做x86的就要让所有行业都用x86。

还有很重要的一点就是，在某个行业或某个应用领域，一个架构形成了大家都认可的生态与价值之后，另一个新的架构要想进来，就必须有很强的正当理由，必须提供更高的价值，才能让生态迁移过去。

因此，从某种角度讲，并不是某个厂商决定选择什么架构，而是整个生态与应用的选择。

特别是如今进入异构时代、AI时代，每一种硬件都有自己独特的价值，不能简单地认为CPU或GPU或AI可以“通吃”，异构计算的特点就是可以应用不同的AI加速，在不同硬件上找到最好的性能。

↑↑↑ Intel CEO帕特·基辛格