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英特尔副总裁:云端业务符合预期,将持续进行AI投资

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英特尔副总裁:云端业务符合预期,将持续进行AI投资

稳坐全球x86服务器芯片市场头把交椅的英特尔,应对市场挑战和机遇无法松懈。

记者 | 彭新

稳坐全球x86服务器芯片市场头把交椅的英特尔,应对市场挑战和机遇却无法松懈,一方面,来自合作伙伴的数据需求持续不减,x86服务器生态仍需不断培育。另一方面,竞争对手从AI、算力发起的挑战从未停止。对此,老牌芯片巨头如何自处?如何预计云端服务器长期市场前景?

维持数据中心市场预期

“从英特尔在数据中心的战略来看,我们坚信在未来数据中心的增长将仍然会成为整个公司增长的引擎,而且我们相信未来云服务的增长速度依然会保持非常喜人的态势。” 英特尔公司副总裁兼云平台与技术事业部总经理Jason Grebe告诉界面新闻记者,“我们相信云端工作负载的增长预计在未来5年会保持年均20%的增速。”

这与Jason Grebe此前在花旗全球科技大会上的表态保持一致。在该大会上,Jason Grebe提出,云端市场今年下半年的采购模式如今恢复预期,且“开始渐强”。

实际上,面对今年以来数据中心的营收下降,Jason Grebe此番发言颇有提振市场信心的意味。根据市场调研机构IDC发布的报告,2019年第二季度的全球服务器市场出现了九个季度以来的首次收缩,服务器收入总额达到200.2亿美元,比2018年第二季度的226.5亿美元略有下滑。来自x86服务器的收入同比下降10.6%,降至184亿美元。

IDC公司基础设施平台和技术研究经理Sebastian Lagana分析,影响市场的因素包括:云提供商和超大规模客户的采购减缓、周期性的非x86市场进入非周期以及由于现有的容量停滞和宏观经济不确定导致企业采购减缓。

曾经增长强劲的数据中心业务是英特尔营收增长的主要驱动力之一,根据英特尔财报,2019年第二季度,其数据中心业务收入49.83亿美元,低于去年同期的55.49亿美元,同比下降10%。这也是2015年来数据中心业务收入首次出现同比下降。该业务前几年同期收入分别是38.5亿、40.3亿、43.7亿和55.5亿美元。

Jason Grebe认为,云端市场回落,就英特尔而言其实是一个爆发性增后,逐渐回落到正常轨迹的过程。“在2018年的时候,我们在云端的业务看到了一个40%的同比增长率,这个增长率远远超出了我们之前所做的预期,而且要好很多。”他说,“如果说增长太快,肯定会有一个回缩空间。”

Jason Grebe表示,传统企业上云和边缘端发展,两大趋势将是英特尔数据中心业务的机会。“英特尔的未来市场的增量和现有存量开发方面都带来了更多机会。“他说,”我们会继续保持英特尔在一些传统的公有云和私有云业务,并继续在网络存储方面持续推动增长。“

市场研究机构TrendForce预测,边缘计算产品和服务市场在2018年至2022年将以复合年增长率超过30%的速度增长,这一增速或有望打开千亿级美元的市场空间。 Jason Grebe提及,在边缘端市场,已经有越来越多的边缘端服务器都开始部署使用英特尔的架构。

现阶段,云端的应用生态基本围绕x86架构形成,数据显示,英特尔在全球x86服务器芯片市场上占比超过9成。不过,如何实现新的收入引擎“数据业务”持续增长,是市场关注的重点。

Jason Grebe介绍,英特尔一直以来在很多的业务线上都进行了广泛的投入和投资,未来也将继续保持在传统的核心领域——CPU上的投入力度,并在新的或领先的业务行业,包括在FPGA、ASIC、定制芯片、云端和存储方面以及互连的连接技术方面,进行持续、大量投入。

稳固生态,强调三重竞争优势

现阶段,云端的应用生态基本围绕x86架构形成,对竞争对手形成超高壁垒,竞争对手要能完全打破英特尔既有服务器市场优势,绝非一朝一夕可达成。在接受采访时,英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐表示,现阶段,面对竞争对手至少有三重竞争优势:产品、生态和产业合作关系。

在产品上,王锐称,数据时代的计算包括计算、存储和传输,对此英特尔的思路是从6个维度进行布局,包括制程、架构、内存、互连、安全和软件。其中主要包括至强可扩展处理器、英特尔傲腾存储和内存解决方案、软件、平台。英特尔在收购FPGA(现场可编程门阵列)厂商Altera后,也开始向该领域发展。

生态的重要性毋庸多言。为强化x86生态,英特尔正积极与合作伙伴联合构建合作联盟,并展开多种收购。2019年3月,英特尔宣布与包括阿里巴巴、思科、戴尔EMC、谷歌、微软等合作,成立Computer Express Link(CXL)联盟,以英特尔所开发的技术作为基础,并以开放阵营作为后盾,提供各类核心高速的数据相互连接接口。今年6月,英特尔宣布收购网络设备芯片初创企业Barefoot Networks,以吸引部署大型数据中心及网络设备商客户。

“对于整个产业来说,我们不仅是供应商,更重要的是非常深度的合作伙伴。“王锐称,非常愿意和中国企业合作,建立广泛的合作关系。她以百度、联想举例,此前在英特尔与百度签署合作备忘录,通过英特尔产品组合和支持资源,以及软硬件方面的专长,深化双方未来三年在百度核心业务领域的合作。对于联想,在HPC(高性能计算)、AI领域,英特尔将为联想的快速成长提供支持。

“现在数据急剧的增加,对新的计算力需求也日渐加剧。谁有最坚实的计算力,这其中包括了存储、传输,谁在这个市场上就会有更加深远的竞争能力。“王锐说,这让其他竞争对手所能够与之竞争的门坎就会提高。

近期,服务器市场领域出现波澜,最大亮点在于AMD异军突起。此前,在CPU市场占有率上,AMD一直保持第二名的位置,不过自2017年推出第一代EPYC芯片之后,逐渐显现出的实力让英特尔感受到了压力,x86市场的竞争正变得空前激烈。近期,正式发布第二代霄龙数据中心处理器“罗马”,期待进一步从英特尔占据绝对主导的服务器芯片市场拿下更多份额。

被问及此番对于竞争的表态是否针对AMD时,王锐称,AMD和英特尔的竞争从某种程度来说是一个好事情,因为AMD是用我们同样的市场,同样的方式,从很多角度上学习英特尔以往的一些所谓的最佳实践来打出他们的产品。“这样的竞争对整个业界没有坏处,”她认为,面对AMD,英特尔的心态更多是“激发了斗志”。

布局AI新战场

人工智能是大家普遍讨论度极高的话题,而目前在计算机领域中,也广泛得到发挥,并在机器人、控制系统、深度学习中实际发挥应用。

这也使得人工智能芯片市场预测快速成长。根据市调公司Markets and Martets针对人工智能(芯片模块)技术市场、产品、落地、终端用户产业和地理分布进行调查研究。人工智能(AI)芯片市场到2022年将达到160.6亿美元,从2016年到2022年年均复合增长率为 62.9%。

全球数据量持续增长,数据运算将仰赖CPU的运算性能,对此英特尔无法错过。

“芯片上越来越多的工作负载是由AI来完成的,比如说我们有75%的工作负载都是在AI上做的,包括推理、训练、机器学习等等。所以这就是为什么英特尔在我们现在推出的产品,不管是通用性能的GPU或者说是在第二代至强可扩展处理器方面,我们都加入了机器学习的深度学习加速(Deep Learning Boost)功能。“Jason Grebe介绍。

Jason Grebe同时指出,基于客户需求上还是存在各家不同的差异性需求,现在有一些客户他们用通用的CPU就已经运行效果非常好,另外一些客户是使用定制化的负载的产品或者是软件、ASIC等等。总体而言,他预计,到未来,CPU、GPU等上要加入的AI性能会继续保持甚至是越来越多。

由于全球AI研究的爆炸式增长,各家云端供应商都开发了自己的深度学习框架,包括谷歌开发的TensorFlow、Facebook开发的PyTorch和MXNet等,即使仍呈现各自为政的发展态势,这块领域仍在快速成长中。

由于新的算法仍持续开发,因此采取弹性的运算途径,让云计算厂商具备长期拥有成本下降的效益,而GPU或是FPGA这类具弹性优势的加速处理器,就适合新的AI算法,此外,定制设计的专有AI芯片也拥有一定市场。

在AI芯片的布局上,英特尔在2016年11月时花了4亿买下AI初创公司Nervana,Nervana一直在研究要如何将深度学习算法嵌入到芯片当中,称为神经网络处理器,而不是简单的打造能够在大量图形处理器上运行的软件,以专用加速器弥补通用CPU的效率问题。另一方面,英特尔也计划发布GPU处理器。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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英特尔副总裁:云端业务符合预期,将持续进行AI投资

稳坐全球x86服务器芯片市场头把交椅的英特尔,应对市场挑战和机遇无法松懈。

记者 | 彭新

稳坐全球x86服务器芯片市场头把交椅的英特尔,应对市场挑战和机遇却无法松懈,一方面,来自合作伙伴的数据需求持续不减,x86服务器生态仍需不断培育。另一方面,竞争对手从AI、算力发起的挑战从未停止。对此,老牌芯片巨头如何自处?如何预计云端服务器长期市场前景?

维持数据中心市场预期

“从英特尔在数据中心的战略来看,我们坚信在未来数据中心的增长将仍然会成为整个公司增长的引擎,而且我们相信未来云服务的增长速度依然会保持非常喜人的态势。” 英特尔公司副总裁兼云平台与技术事业部总经理Jason Grebe告诉界面新闻记者,“我们相信云端工作负载的增长预计在未来5年会保持年均20%的增速。”

这与Jason Grebe此前在花旗全球科技大会上的表态保持一致。在该大会上,Jason Grebe提出,云端市场今年下半年的采购模式如今恢复预期,且“开始渐强”。

实际上,面对今年以来数据中心的营收下降,Jason Grebe此番发言颇有提振市场信心的意味。根据市场调研机构IDC发布的报告,2019年第二季度的全球服务器市场出现了九个季度以来的首次收缩,服务器收入总额达到200.2亿美元,比2018年第二季度的226.5亿美元略有下滑。来自x86服务器的收入同比下降10.6%,降至184亿美元。

IDC公司基础设施平台和技术研究经理Sebastian Lagana分析,影响市场的因素包括:云提供商和超大规模客户的采购减缓、周期性的非x86市场进入非周期以及由于现有的容量停滞和宏观经济不确定导致企业采购减缓。

曾经增长强劲的数据中心业务是英特尔营收增长的主要驱动力之一,根据英特尔财报,2019年第二季度,其数据中心业务收入49.83亿美元,低于去年同期的55.49亿美元,同比下降10%。这也是2015年来数据中心业务收入首次出现同比下降。该业务前几年同期收入分别是38.5亿、40.3亿、43.7亿和55.5亿美元。

Jason Grebe认为,云端市场回落,就英特尔而言其实是一个爆发性增后,逐渐回落到正常轨迹的过程。“在2018年的时候,我们在云端的业务看到了一个40%的同比增长率,这个增长率远远超出了我们之前所做的预期,而且要好很多。”他说,“如果说增长太快,肯定会有一个回缩空间。”

Jason Grebe表示,传统企业上云和边缘端发展,两大趋势将是英特尔数据中心业务的机会。“英特尔的未来市场的增量和现有存量开发方面都带来了更多机会。“他说,”我们会继续保持英特尔在一些传统的公有云和私有云业务,并继续在网络存储方面持续推动增长。“

市场研究机构TrendForce预测,边缘计算产品和服务市场在2018年至2022年将以复合年增长率超过30%的速度增长,这一增速或有望打开千亿级美元的市场空间。 Jason Grebe提及,在边缘端市场,已经有越来越多的边缘端服务器都开始部署使用英特尔的架构。

现阶段,云端的应用生态基本围绕x86架构形成,数据显示,英特尔在全球x86服务器芯片市场上占比超过9成。不过,如何实现新的收入引擎“数据业务”持续增长,是市场关注的重点。

Jason Grebe介绍,英特尔一直以来在很多的业务线上都进行了广泛的投入和投资,未来也将继续保持在传统的核心领域——CPU上的投入力度,并在新的或领先的业务行业,包括在FPGA、ASIC、定制芯片、云端和存储方面以及互连的连接技术方面,进行持续、大量投入。

稳固生态,强调三重竞争优势

现阶段,云端的应用生态基本围绕x86架构形成,对竞争对手形成超高壁垒,竞争对手要能完全打破英特尔既有服务器市场优势,绝非一朝一夕可达成。在接受采访时,英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐表示,现阶段,面对竞争对手至少有三重竞争优势:产品、生态和产业合作关系。

在产品上,王锐称,数据时代的计算包括计算、存储和传输,对此英特尔的思路是从6个维度进行布局,包括制程、架构、内存、互连、安全和软件。其中主要包括至强可扩展处理器、英特尔傲腾存储和内存解决方案、软件、平台。英特尔在收购FPGA(现场可编程门阵列)厂商Altera后,也开始向该领域发展。

生态的重要性毋庸多言。为强化x86生态,英特尔正积极与合作伙伴联合构建合作联盟,并展开多种收购。2019年3月,英特尔宣布与包括阿里巴巴、思科、戴尔EMC、谷歌、微软等合作,成立Computer Express Link(CXL)联盟,以英特尔所开发的技术作为基础,并以开放阵营作为后盾,提供各类核心高速的数据相互连接接口。今年6月,英特尔宣布收购网络设备芯片初创企业Barefoot Networks,以吸引部署大型数据中心及网络设备商客户。

“对于整个产业来说,我们不仅是供应商,更重要的是非常深度的合作伙伴。“王锐称,非常愿意和中国企业合作,建立广泛的合作关系。她以百度、联想举例,此前在英特尔与百度签署合作备忘录,通过英特尔产品组合和支持资源,以及软硬件方面的专长,深化双方未来三年在百度核心业务领域的合作。对于联想,在HPC(高性能计算)、AI领域,英特尔将为联想的快速成长提供支持。

“现在数据急剧的增加,对新的计算力需求也日渐加剧。谁有最坚实的计算力,这其中包括了存储、传输,谁在这个市场上就会有更加深远的竞争能力。“王锐说,这让其他竞争对手所能够与之竞争的门坎就会提高。

近期,服务器市场领域出现波澜,最大亮点在于AMD异军突起。此前,在CPU市场占有率上,AMD一直保持第二名的位置,不过自2017年推出第一代EPYC芯片之后,逐渐显现出的实力让英特尔感受到了压力,x86市场的竞争正变得空前激烈。近期,正式发布第二代霄龙数据中心处理器“罗马”,期待进一步从英特尔占据绝对主导的服务器芯片市场拿下更多份额。

被问及此番对于竞争的表态是否针对AMD时,王锐称,AMD和英特尔的竞争从某种程度来说是一个好事情,因为AMD是用我们同样的市场,同样的方式,从很多角度上学习英特尔以往的一些所谓的最佳实践来打出他们的产品。“这样的竞争对整个业界没有坏处,”她认为,面对AMD,英特尔的心态更多是“激发了斗志”。

布局AI新战场

人工智能是大家普遍讨论度极高的话题,而目前在计算机领域中,也广泛得到发挥,并在机器人、控制系统、深度学习中实际发挥应用。

这也使得人工智能芯片市场预测快速成长。根据市调公司Markets and Martets针对人工智能(芯片模块)技术市场、产品、落地、终端用户产业和地理分布进行调查研究。人工智能(AI)芯片市场到2022年将达到160.6亿美元,从2016年到2022年年均复合增长率为 62.9%。

全球数据量持续增长,数据运算将仰赖CPU的运算性能,对此英特尔无法错过。

“芯片上越来越多的工作负载是由AI来完成的,比如说我们有75%的工作负载都是在AI上做的,包括推理、训练、机器学习等等。所以这就是为什么英特尔在我们现在推出的产品,不管是通用性能的GPU或者说是在第二代至强可扩展处理器方面,我们都加入了机器学习的深度学习加速(Deep Learning Boost)功能。“Jason Grebe介绍。

Jason Grebe同时指出,基于客户需求上还是存在各家不同的差异性需求,现在有一些客户他们用通用的CPU就已经运行效果非常好,另外一些客户是使用定制化的负载的产品或者是软件、ASIC等等。总体而言,他预计,到未来,CPU、GPU等上要加入的AI性能会继续保持甚至是越来越多。

由于全球AI研究的爆炸式增长,各家云端供应商都开发了自己的深度学习框架,包括谷歌开发的TensorFlow、Facebook开发的PyTorch和MXNet等,即使仍呈现各自为政的发展态势,这块领域仍在快速成长中。

由于新的算法仍持续开发,因此采取弹性的运算途径,让云计算厂商具备长期拥有成本下降的效益,而GPU或是FPGA这类具弹性优势的加速处理器,就适合新的AI算法,此外,定制设计的专有AI芯片也拥有一定市场。

在AI芯片的布局上,英特尔在2016年11月时花了4亿买下AI初创公司Nervana,Nervana一直在研究要如何将深度学习算法嵌入到芯片当中,称为神经网络处理器,而不是简单的打造能够在大量图形处理器上运行的软件,以专用加速器弥补通用CPU的效率问题。另一方面,英特尔也计划发布GPU处理器。

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