NVIDIA联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋，硅谷传奇人物，更是游戏玩家心目中的“神”，但他却喜欢人们叫他老黄。
老黄最近来北京的次数明显增多。9月初，黄仁勋在百度世界大会上第一次高调表示“英伟达，是一家人工智能计算公司。”
随后的9月13日，在英伟达于北京举办的GTC CHINA 2016（GPU技术大会）上，全球首发了两款深度学习和自动驾驶最新产品，并宣布了与京东达成战略合作并共建联合实验室。
与英伟达在人工智能领域里的快速发力同步的还有英特尔，今年以来英特尔一系列让人眼花缭乱的收购，都在指向人工智能领域的布局。尤其是今年8月英特尔收购的深度学习初创公司Nervana Systems，由原高通神经网络研发负责人于2014年创建，有着目前最快的深度学习框架，并预计于明年推出深度学习专用芯片，据称速度将比GPU快10倍。
看，英特尔在英伟达最擅长的核心领域GPU发力了，两家抢夺未来人工智能“大脑”的战争似乎一触即发。
但是，当寰寰姐独家专访黄仁勋问到英伟达与英特尔的竞争时，老黄却有点老僧入定的感觉——外界把两家竞争描写得如火如荼、对手也在加紧布局与防范，但当事人却不以为然。
是的，通过与黄仁勋一个多小时的对话，寰寰姐最后的印象就是今天的黄仁勋老僧入定，任外界纷繁杂乱，变数多多，但英伟达已经认准未来方向，接下来的事就是把自己的路走好，心静的同时，但动作要快。
“我非常尊敬英特尔，而且人工智能的未来是巨大的市场，发展路径也有很多，每一家公司都可以找到自己的方向。”黄仁勋对寰寰姐的这番话，着实有点让我意外。
黄仁勋最有名的故事是，2007年4月，英特尔宣布推出CPU与GPU相融合的Larrabee架构，并宣称显卡将在两三年内消失。听到这个消息之后，黄仁勋嗤之以鼻，并在不久之后的英伟达分析师大会上发表长时间的演讲，将英特尔的这个计划“定义”为笑话。
IT行业的人都知道黄仁勋的直言不讳以及口无遮拦，但现在黄仁勋为何会变得这么谦逊平和，甚至如老僧入定一般？这到底是什么原因？
虽然黄仁勋的话透着谦逊与平和，但英伟达本身就是一家具有“杀伤力”的公司，此刻老黄看似平淡的话语，却更让人感觉到技术变革、转型之时的“黑云压城”，因为未来的人工智能时代将有可能带来整个产业格局的大动荡。
人工智能有多种“大脑”路径，谁能胜出？
英伟达与英特尔都想要成为人工智能时代的“大脑”，但发展方向却有不同。
英伟达无它，就是一个方向：GPU。这不仅是英伟达走到今天的核心价值，同时英伟达也很早将这一技术向人工智能领域深入拓展。目前国内外绝大多数的深度学习企业和机构都依托英伟达的GPU加速，包括Facebook、Google、阿里巴巴、百度等在内的全球互联网巨头均与英伟达合作，就连谷歌AlphaGo身上也连接了170块GPU。
可以说，英伟达在深度学习市场已经有了先手。
随后，今年我们看到了英特尔的一系列收购。5月，英特尔收购计算视觉软件公司Itseez；6月，英特尔以167亿美元收购FPGA制造商Altera，以加强专用芯片制造能力；8月9日，英特尔收购深度学习初创公司NervanaSystems；9月7日，英特尔收购机器视觉初创公司Movidius，继续加强从设备到云端的深度学习解决方案。
尤其是Nervana将会有比GPU快10倍的解决方案，这一消息更让业界更加关注“英伟达与英特尔对决”一事。
但对此，黄仁勋有是淡淡回应：“他们说是十倍，可是，我感觉十倍不太够，因为我的（加速）已经做到我自己的65倍了。”
还有一件事，也让业界感觉到了两家的火药味。在今年8月份英特尔IDF2016上，英特尔推出了Xeon Phi系列新品KnightsMil，并在测试报告中称新推出的Intel Xeon Phi处理器运算能力高于目前市面上的GPU处理器，训练速度比GPU快了2.3倍——矛头直指英伟达。英特尔还表示将于2017年推出人工智能专用芯片，这一芯片将引入加速人工智能计算任务的功能，以应用于语音识别、图像识别及自动驾驶等领域。
英特尔的诸多新品推出，可以用一句话来概括，潜台词就是“GPU不如CPU”，英特尔仍将有能力只靠CPU就能打败英伟达。
对于这样的战略，英伟达加速计算业务副总裁Ian Buck公开发表了一篇名为《聊一聊英特尔在深度学习Benchmark上犯的错》的博客文章，指出英特尔在对比时使用的是18个月前的数据，而如果使用更新的Caffe AlexNet数据，就会发现四个Maxwell GPU比四个Xeon Phi处理器的速度快30%。“实际上，一台采用四颗基于Pascal 架构的NVIDIA TITAN X GPU的系统，其训练速度要比四台Xeon Phi服务器速度快90%，而单台NVIDIA DGX-1的训练速度则比四台Xeon Phi服务器快5倍还多。”
寰寰姐的邮箱里有这篇文章的推送，当时我就感觉到两家竞争态势的胶着。但问及黄仁勋这一问题时，老黄强调，“我们当时发这样一个文章，只是希望业界的人能把事实搞清楚。”
谈到英特尔当下的多种布局，黄仁勋也谈到了他的理解：如果说英特尔至强融核（Xeon Phi）协处理器对于AI非常适用，那为什么要收购基于FPGA的Altera？既然买了Altera，FPGA技术非常适合AI的话，为什么要买有着GPU技术能力的NervadaSystems？如果Nervada Systems才是真正的AI方面的技术，要进行开发和产品推出的话，那至强融核协处理器又怎么办？
CPU、FPGA、GPU，英特尔布局的三个方向都适合AI？黄仁勋表达了他的疑惑之后，也强调了一句：“人工智能领域仍在发展初期，也许多种路径的探索或将对产业有价值。”
与英特尔多种方向探索不同的是，“我们的战略非常简单：那就是GPU。”黄仁勋如此说到。
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可以佐证黄仁勋观点的是，从Facebook、Google、阿里巴巴、百度与英伟达的合作来看，当前GPU成为主流的人工智能计算架构组成部分，原因在于应用于图形、图像处理领域的GPU可以并行处理大量数据，非常适合深度学习的高并行、高本地化数据场景。
在人工智能领域，目前大多数企业采用的是“CPU+GPU”的协同计算组合，在这种异构模式下，应用程序的串行部分在CPU上运行，而GPU作为协处理器主要负责计算任务最繁重的部分。
既然事实已经显示，GPU将成为人工智能领域的核心技术，那为何英特尔没有认准这一方向持续在GPU上深入？
原因也并不难理解，英伟达的GPU中有一个独特的CUDA运算平台，这是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。这是英伟达所独有的专利，也是难以突破的技术门槛。
事实上，这正是英伟达一直以来的极客战略，让其拥有了强大的“杀伤力”。对其它企业来说，如果没有这一独家技术，不能在GPU上形成最强大的战力，那么只好在其它路径上多加探索，从而快速突破市场。因为英伟达在人工智能领域的布局已经非常深入了。
从技术角度来看，我们其实不难看出，黄仁勋今天变得越来越平和的原因——战略方向清晰、独家技术在手、人工智能市场足够大，接下来的事情其实就变得简单了。
人工智能时代，更要深化极客战略
未来是人工智能时代，这已经毋庸置疑。数据显示，到2025年，人工智能市场将达到360亿美元的规模，人工智能将成为IT领域中发展最快的部分，或将引领继蒸汽机，电力，计算机之后的第四次工业革命。
人工智能是GPU计算的终极挑战。来自谷歌的Jeff Dean说，深度学习将通过“更多数据、更大的模型、更多的计算”来优化；微软的ResNet增加了网络的复杂性，它比AlexNet模型复杂16倍；百度的DeepSpeech，在一年中增涨了4倍模型尺寸、2倍数据以及10倍的计算。
换言之，今天的深度学习作为全新的计算模型，正在改变计算的方方面面，不仅改变了软件开发的方式、开发地点和运行方法，还在改变着服务器架构、数据中心和智能设备。而这，正是英伟达正在把握的巨大机遇。
那么，英伟达的方向早已非常清晰，就是进一步发挥其一直以来的极客战略，就如NVIDIA专为深度学习设计的PASCAL架构，助推深度学习加速高达65倍，并且能够支持每个主要的深度学习框架。在此架构基础上，NVIDIA创造了专为GPU深度学习所设计的超级计算机DGX-1。
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更重要的是，在这次GTC CHINA大会上，NVIDIA全球首次发布了最新深度学习推理加速器Tesla P4/P40和自动驾驶汽车专用人工智能超级计算机DRIVE PX 2，这是英伟达“心静而动作要快”的最好证明。
Tesla P4和P40是专门为深度学习推理设计的加速器，可以使用经过训练的深度神经网络来识别语音、图像或文字，以响应用户和设备的查询。未来，在今年美国GTC上发布的超大规模数据中心加速器Tesla P100将与全新Tesla P4/P40在深度学习的训练和推理两端，为数据中心带来端到端的深度学习平台。
而针对汽车自动巡航功能的人工智能计算机DRIVE PX 2，这是只有手掌大小的超级计算机采用新型单处理器配置，功率仅为10瓦，可以利用深度神经网络处理来自多个摄像头和传感器的数据，通过实时了解周边环境、在高清地图上精确定位，以及规划安全行车路线，实现安全的自动巡航。DRIVE PX 2将帮助汽车制造商为自动化无人驾驶汽车的驾驶和制图功能提供支持，更快更顺利的把研发成果应用于实际产品中。
至此，NVIDIA在人工智能和自动驾驶领域，形成了以TeslaP100和DGX-1为核心的训练体系，以P4/P40和Tensor-RT为核心的数据中心推理体系，以及以Jetson TX1与Jetpack 2.3、DRIVE PX 2与Driveworks为核心的智能设备体系。NVIDIA在上述领域从硬软件到解决方案上都进行了全面布局，构建了端到端的深度学习平台。
从这两款产品中不难看出，今天的英伟达正在加速发力，基于其一直以来的极客战略，在技术和产品领域进一步深化，在市场布局方向同样是“飓风过境”。
中国企业有可能引领全球互联网未来
“创新的活力和前所未有的激情，让中国企业有可能在未来引领全球科技产业的发展。”前几天寰寰姐采访黄仁勋时，这位硅谷科技牛人对中国企业称赞有加，进而NVIDIA也将加大在中国的投入以及与中国企业的深入合作。
事实上，在深度学习与人工智能领域，NVIDIA与中国企业的合作由来已久，如阿里云与英伟达合作，构建中国首个基于GPU的云上高性能计算平台，阿里巴巴的淘宝得以不断加速优化商品推荐，而百度则与英伟达合作实现从云端到汽车的自动驾驶平台开发等等。
这次GTC CHINA大会上，英伟达还与京东达成战略合作并共建联合实验室，将在人工智能技术研发领域展开更深入的合作，从而助力京东在深度学习、VR/AR等人工智能战略的推进。
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如黄仁勋所说，当前在“大众创业、万众创新”和中国制造2025的国家战略指导下，巨大的用户和数据基础，丰富的应用场景，浓厚的技术创业氛围和充满创新能力的企业，都在推动中国走在了深度学习和人工智能领域发展的前列，而中国的初创企业也正在成为改变全球人工智能的生态和行业的重要力量。
让更多有活力的中国企业通过利用GPU的性能优势，应用NVIDIA的端到端深度学习平台，在AR/VR、无人机、机器人、图像识别、人脸识别、医疗成像和天气预测等多个领域，抢占技术创新和应用市场的先机，颠覆行业传统，这更是中国企业基于天时地利人和进行的新一轮革命性创新，甚至有可能引领全球科技产业未来方向。
在推动产业发展方面，英伟达本身就有一个深度学习研究院，这是适合中国初创企业的新打法，英伟达不仅与联想、百度、阿里巴巴、腾讯以及很多大学机构合作，还要帮助初创企业，共同形成中国创新的产业合力。
英伟达与中国企业的合作，不仅有着拓展英伟达市场的需要，从黄仁勋对中国企业的赞赏来看，这位美籍华人其实同样更希望中国企业能在未来全球科技变局中成为核心力量，如老黄所说，“帮助中国建立一个非常有活力的AI行业，作为一家AI技术公司来说，这是我们的责任，当然也是一个机会。”
总结：AI时代，谁将是Inside？
人工智能时代将要来临，这是一个产业变革的时机，也是产业巨变的时刻。
诺基亚、柯达都是没有抓住技术变革机会而倒下的巨头，曾经的巨无霸在变革之际说倒下就倒下，这就是今天产业巨变的现实，也更让所有仍留在战场上的玩家都开始警惕了。
PC时代的Inside英特尔正在转型，也多方出击不惜重金收购布局人工智能未来，但英伟达的挑战性和极客战略所带的人工智能“杀伤力”显然不可忽视。
当寰寰姐问及黄仁勋“谁将是人工智能时代的Inside”这一话题时，黄仁勋没有正面回答，他仍是强调，每个企业都有机会，而英伟达专注于自己的战略，而且要快、要做好。
而在寰寰姐看来，当技术创新走到新一轮的突破发展阶段，越极客越有机会，越独特越有战略优势，就如同谷歌、特斯拉。
对于英伟达来说，极客战略是英伟达骨子里的根本，而GPU这一英伟达所坚守的极客方向正切中了未来人工智能时代核心命脉。
但不可否认的是，人工智能时代刚刚起步，未来的路径还有很多。
AI时代，谁将是Inside？仍无答案。
未来有两个变量，一个是英伟达的快速发展，一个是英特尔的探索布局。就如英特尔这几个月之内就完成四大收购一样，英伟达这次两大重量级产品的推出，也在向产业纵深拓展。
此刻，两方正在纠结的当口，刀光剑影。而此刻，黄仁勋有点“老僧入定”。未来战局，值得关注。
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“李瀛寰”（ID：yinghuanlee），是覆盖超过1000w人的Wemedia联盟成员之一，2013年十佳自媒体、2014年、2015年年度最有影响力自媒体，2015年微博十大科技观察大V。
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