4亿美元收购案打水漂，英特尔做错了什么？

“现在已经不是属于英特尔的辉煌时代。”很难想象这句老生常谈的话竟然就出自英特尔之口。

近日，英特尔首席财务官 George Davis 向投资者承认，英特尔已经落后多家竞争对手，靠自己追赶至少需要两年时间。

在错过移动计算时代之后，英特尔一直以“花钱买时间”的收购和投资拉拢大量行业的千里马，以期重回行业巅峰。然而，千里马被伯乐纳入麾下并不完全意味着 happy ending 的到来。

迟到三年的 AI 芯片，4.08 亿美元买来的产品线和团队发展失利，于是被搁置、解散、沉寂……英特尔失去的远不止3年时间和真金白银，还有 AI 芯片时代的绝佳位置。

从王位跌落很容易，但要夺回王位可谓是难上加难。

2014 年，三位神经科学博士从高通出走，在探索类脑芯片碰壁后，他们决定自立门户，在加州创立了 Nervana Systems，主攻半导体、软件和 AI 深度学习技术。

一年后，凭借拥有号称最快的深度学习框架 Neon 和首个结合机器智能软硬件云服务的 Nervana Cloud，Nervana Systems 获得市场的关注，并在这一年被 VentureBeat 评为值得关注的五家深度学习初创公司。

当时，同在加州的另一家老牌芯片公司英特尔，刚完成一笔史上最大金额的收购案，以 167 亿美元收购了现场可编程门阵列（FPGA）制造商 Altera。

PC 市场下滑已成定势，在错失移动计算后，英特尔希望在 AI 芯片时代王者归来，摆脱对 PC 业务的依赖。

若能跳跃式地实现进化，即使投入大手笔对英特尔来说也是一笔划算的买卖。

一、4 亿美元，为概念买单

收购了 Altera 之后，英特尔还缺少合适的硬件平台产品。

而正在此时，2016 年 2 月，Nervana Systems 发布基于 Neon 框架，宣称在 GPU 上可以达到 10 倍以上的深度学习训练速度。随后又宣布开发名为 Nervana Engine 的 AI 芯片，刚好与英特尔迫切发展云端 AI 芯片的需求不谋而合。

诞生两年，Nervana 设计出了自己的 AI 芯片架构，还积累了丰富的软件算法经验，这对英特尔来说都是必须拿下的闪光点。此外，Nervana Systems 在自动驾驶，车内语义分析以及传感器数据处理上都有所涉足，这些都将给英特尔带来补充。

向来“财大气粗”的英特尔，早已习惯“花钱买时间”的转型方法论，没有更多犹豫便开始了新一轮的“买买买”。

2016 年 8 月，两家一拍即合，以超出市场预期的 4.08 亿美元（有报道也称 3.5 亿美元）完成“联姻”，Nervana Systems 的 48 人团队加入英特尔。

几个月后，英特尔整合旗下所有 AI 相关业务，成立人工智能产品事业部（AIPG），由 Nervana Systems 联合创始人 Naveen Rao 担任总经理，直接向当时的英特尔 CEO 汇报。

Naveen Rao 已于美国时间 2 月 27 日宣布从英特尔离职

对于并购之后的路线，英特尔设想得很好。

Nervana Systems 在整合进英特尔之后，一方面可以利用英特尔全球的市场渠道，触及所有主流云服务商；另一方面英特尔还有自己的芯片代工厂，有很强的制造能力。

在 Nervana 正式商用之后，英特尔的计算产品线将从 CPU、FPGA、AI 终端芯片延伸至 AI 云端芯片，就可以形成与英伟达、AMD 的全面竞争。

如今看来，英特尔对收购后产品开发的预估过于乐观。Nervana Systems 被收购时还没有成型的产品，没有任何硬件开发，只有 Nervana Engine 的架构。某种程度上，英特尔也是在为一个 idea 买单。

 二、艰难的磨合之路

在被英特尔收购之前，Nervana 声称其产品性能将比 GPU 高至少 10 倍，这有利于英特尔与英伟达在 AI 市场的竞争。不过，英伟达随即通过架构以及软件的改进的方式让其 GPU 性能快速提升，致使 Nervana 的 10 倍性能优势消失。

为此，Nervana 不得不重新设计，在与英伟达的你追我赶中，芯片从创意到达到量产级共花费了三年时间，这在分秒必争的芯片市场上沦为劣势。

Nervana Systems 被并入英特尔后，共设计出三款芯片，遗憾的是都未真正达成商业化。

Nervana 第一代产品 Lake Crest，2017 年初被爆出, 是专为训练 DNN 而深度定制的 ASIC 解决方案。英特尔宣布 2017 年上半年将会有芯片成品。

但直到 2018 年中，英特尔才宣布 Lake Crest 只是一个试用版的原型产品，而正式的芯片产品命名为 Spring Crest，将会于 2019 年正式发售。

先安抚后爆料，英特尔吊足了大家的胃口，称 Lake Crest 的性能指标将达到 12 核，32GB HBM 内存，峰值算力为 38TOP/s。据介绍，Lake Crest 使用了 Flexpoint 架构，MCM 多芯片封装，搭载 32GB HBM2 存储，内部互联速度是 PCIe 的 20 倍。

Spring Crest 的两款芯片最终在英特尔人工智能开发者大会（AI DevCon 2018）上首次展示，与初代 NNP 芯片 Lake Crest 相比，产品的训练性能提升了 3-4 倍。

一款是针对服务器端训练应用的 Nervana NNP-T，代号 Spring Crest。它使用的是台积电 16nm 工艺生产，核心面积高达 680mm2，集成 270 亿晶体管，搭配 32GB HBM2 显存，频率 1.1GHz，TDP 150-250W。具有 119TOPS 的峰值算力，并且通过 CoWoS 高级封装技术实现多芯片互联。对标英伟达 Tesla 系列 GPU 加速芯片。

而另一款则是针对边缘计算的 Nervana NNP-I，代号 Spring Hill，功耗 10W，能效比为 4.6TOPS/W。CPU 部分是英特尔的 10nm 工艺 Ice Lake 核心，功耗在 10-50W 之间，有 M.2 及 PCIe 两种规格，更为小巧灵活。

Nervana 第二代芯片：Nervana NNP-T 和 Nervana NNP-I

据市场反馈，第二代 Nervana 设计根本满足不了那些高性能工作负载的要求。整个 2019 年，市面也并未得到 Spring Crest 系列真正商用的消息，直到今年 2 月 3 日，它被 Habana 顶替。

四年的磨合始终未能达成预期的产品线，屡次跳票的 Nervana 使得英特尔选择继续攻克下一个城池。2019 年 12 月，英特尔收购了以色列初创公司 Habana Labs。

Habana Labs 成立于 2016 年，比 Nervana 晚两年，被收购时已经拥有两款产品 Gaudi AI Training Processor 和 Goya AI Inference Processor。

相比 Nervana 迟迟不交付产品，Gaudi 人工智能训练处理器已经在为特定超大规模客户提供样品，Goya 人工智能推理处理器已实现商用。

Habana Gaudi 芯片

Habana 能获得青睐的另一个杀手锏在于其出色的可扩展性