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日前，Intel 宣布要与Facebook合作，推出首款专为机器学习设计的「Nervana」神经网络处理（NNP）系列芯片，是一款专为人工智慧所设计的快速芯片，提供高效率的AI运算，预计在今年年底就能出货。
「我们很兴奋在向市场分享这款新世代AI硬体时，能跟Facebook 密切合作，共同分享技术见解。」Intel 执行长布莱恩‧科再奇（Brian Krzanich）在《华尔街日报》举办的WSJDLive全球科技会议上，宣布与Facebook 合作推出首款神经网络处理系列芯片，且将在今年年底前出货，并表示Intel 有信心能够超越去年设定的目标，在2020 年时让AI 效能提高100 倍。
科再奇认为透过「Nervana」神经网络处理器，可以为许多产业带来高效率的AI 运算能力，他也列举了四项例子，像是在医疗保健AI 可以让早期诊断提高精准度、增进癌症、帕金森病研究；社群媒体可以为客户提供更个人化的服务；无人车未来能在汽车产业更快实现；AI 也能帮助研究人员掌握风速、水温数据，可以有效预测飓风轨迹。
加快深度学习，Facebook：改变对AI 软硬体建构的策略
去年八月，Intel 以3.5亿美元收购深度学习新创业者Nervana Systems，这次打造的首款基于神经网络处理的AI 芯片，采用标准缓存层次结构，并使用软体来管理芯片上的内存，如此一来便能加快深度学习模型训练时间。
跟PC芯片不同，Nervana 神经网络处理芯片是一款特殊的集成电路，是为训练和执行深度学习演算法所打造，Intel 缩小了Nervana 神经网络芯片的电路尺寸来减少运算时的耗能，将使用可处理大量数据的「Flexpoint」格式达到「大规模双向数据传输」，意思是如果将大量的芯片连接在一起，就可成为一个巨大的虚拟芯片，能达到更大规模的深度学习模型，此架构目标，是要打造出能弹性应付深度学习的处理器，当处理高强度运算要求时，可以更有效率。
科再奇在WSJ D.Live 科技会议上透露，Facebook 在试用过Nervana 神经网络处理芯片后，认为这可以改变公司对AI 软硬体建构的策略。
挑战NVIDIA，Intel 曾推出自我学习型芯片Loihi
NVIDIA 过去一直在AI 硬体发展遥遥领先，目前多数AI 系统都以CPU (中央处理器)运作处理为基础，但在NVIDIA 的推动下，许多深度学习应用都将GPU(图形处理器) 列为主要加速应用的基础，CPU 只用来作为指令运作或系统控制等需求使用。
为了因应产业以GPU为AI系统发展的趋势，今年九月Intel 推出一款具备自我学习能力的处理器芯片「Loihi」，这款芯片采用14纳米制程技术，由13万组类神经元及超过1.3亿组类神经网络系统组成，每组类神经元具备学习引擎，能够彼此沟通，模拟人类的大脑运作，达到自我学习的效果，不用再额外提供学习数据，只需持续运作就能应付各种不同的运算模式。
Loihi 芯片预计在2018 年上半年与部分大学与研究机构合作，来推动未来AI 发展。
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