如何看待 Nervana 被 Intel 收购？
2016 年，当英特尔以约 4.08 亿美元的价格将其收购时，AI 领域如同一石激起千层浪。Nervana，这家当时还相对年轻，但凭借其深度学习芯片设计理念而备受瞩目的初创公司，就这样成为了科技巨头英特尔版图中的一部分。这桩收购案，不仅仅是资本层面的整合，更是一场关乎未来 AI 算力话语权的战略博弈。
Nervana 的野心：重塑 AI 芯片的基因
在被英特尔收购之前，Nervana 已经为自己描绘了一幅宏伟的蓝图。当时，AI 算力正处于一个高速发展的阶段，以 GPU 为代表的通用计算硬件在深度学习领域展现出了强大的能力。然而，Nervana 的创始人，尤其是 David D. Liu，他们看到了通用计算硬件在 AI 训练和推理过程中存在的效率瓶颈。他们认为，AI 算法的特点，例如大规模并行计算、稀疏性以及特定的数据类型，与传统通用 CPU 和 GPU 的架构存在天然的“不匹配”。
Nervana 的核心理念在于设计一套专门为深度学习优化的硬件架构。他们的芯片，代号为“Krypton”，并非简单地堆砌计算单元，而是从算法的底层出发，思考如何更高效地执行神经网络的运算。例如，他们关注数据传输的效率，通过优化内存访问和计算单元的协同工作，力求降低功耗和提升速度。他们的目标是打造一款能够“像计算一样思考”的芯片，能够以更低的成本、更快的速度、更低的功耗来完成日益复杂的 AI 任务。
Nervana 不仅仅停留在硬件设计上，他们还致力于构建一个软硬件一体化的生态系统。他们开发了自己的深度学习框架，并将其与硬件紧耦合，以最大限度地发挥硬件的性能。这种“从算法到硬件”的垂直整合，在当时的 AI 芯片领域是颇具前瞻性的，也正是这种理念，吸引了包括英特尔在内的众多科技巨头的目光。
英特尔的考量：押注 AI 的未来，弥补短板
对于英特尔而言，这桩收购案有着多重战略意义。
首先，AI 是英特尔转型升级的关键。作为传统的 CPU 巨头，英特尔正面临着移动化、云计算以及新兴 AI 时代的挑战。虽然英特尔在服务器领域拥有强大的统治力，但 GPU 厂商（如英伟达）在 AI 训练市场上的崛起，让英特尔感受到了压力。收购 Nervana，等于直接切入了 AI 算力这条最炙手可热的赛道，为其未来的产品线和市场份额注入了新的活力。
其次，填补技术上的短板。尽管英特尔拥有强大的研发实力，但在专门的 AI 芯片设计方面，其积累相对较少。Nervana 团队在深度学习硬件架构上的创新理念和专利技术，对于英特尔来说是一笔宝贵的财富。通过收购，英特尔可以快速获得这些前沿技术，并将其整合到自己的产品开发中。
再者，构建开放的 AI 生态。英特尔一直奉行开放的生态策略，希望能够在其平台上构建一个繁荣的 AI 应用生态。Nervana 的技术，如果能够成功地产品化并被广泛采用，将有助于英特尔在 AI 领域建立起更强的技术话语权和生态影响力。
收购后的发展与挑战：整合的阵痛与未来的方向
收购 Nervana 之后，英特尔对其寄予厚望，并将其核心技术整合到了自己的 AI 产品线中，例如后来推出的 Nervana Neural Network Processors (NNP) 系列。这些芯片旨在为数据中心提供高性能的 AI 训练和推理能力。
然而，整合一家充满创新活力的初创公司，与一家庞大的传统科技巨头，并非易事。
技术整合的挑战：Nervana 的“Krypton”等早期芯片设计理念，其实现路径与英特尔现有的硅制造能力和生态系统存在一定的磨合。如何将 Nervana 的创新成果有效地落地，并与英特尔强大的制造工艺相结合，是英特尔面临的一大难题。
市场竞争的激烈：AI 芯片市场是一个高度竞争的领域。英特尔不仅要面对英伟达这样的 GPU 巨头，还要应对来自谷歌（TPU）、亚马逊（Inferentia/Trainium）以及众多其他初创公司的挑战。如何在激烈的竞争中脱颖而出，并让 Nervana 的技术真正转化为市场优势，需要时间和持续的投入。
产品迭代的压力：AI 技术的发展日新月异，芯片的更新换代速度也非常快。英特尔需要不断地投入研发，才能跟上甚至引领 AI 算力的发展趋势。
对 Nervana 收购案的总结
总的来说，英特尔收购 Nervana 是一次雄心勃勃的战略举措，旨在抓住 AI 时代的机遇，巩固和提升其在计算领域的领导地位。它代表了科技巨头们对于未来 AI 算力发展方向的深刻洞察，以及为争夺这一战略高地而不惜投入的决心。
这次收购案也给整个行业带来了重要的启示：
AI 芯片的专业化趋势：通用计算硬件在 AI 领域的局限性逐渐显现，专门为 AI 优化的硬件将成为未来的重要方向。
软硬件协同的重要性：算法与硬件的深度结合，是释放 AI 算力潜力的关键。
人才和技术的价值：优秀的初创公司和前沿技术，是科技巨头们实现跨越式发展的重要驱动力。
尽管 Nervana 的名字在英特尔的内部产品线上经历了演变，但其核心的创新理念和技术基因，无疑已经融入了英特尔的 DNA，并持续推动着英特尔在 AI 算力领域的发展。这场收购，是英特尔为未来 AI 算力版图所下的一步重要棋局，其最终的成效，将会在未来几年，随着 AI 技术的进一步成熟和市场的不断演变而愈发清晰。
网友意见
谢邀。
10多年前念博士是Intel赞助的，和Intel的几个老前辈合作了好些年，评论多少有些主观。
Intel这个企业，从创立到Andy Grove退休这32年间(1968-2000)，这个企业的核心价值观就是：半导体行业，好的工艺碾压一切。1969年公司出的SRAM就把创始人老东家仙童的同类产品打爆头（2X速度），1980年代开始的Wintel联盟横扫其他microprocessor厂家，也是靠着无敌的工艺工程能力。答主在Intel混吃喝的时候，CEO还是Paul Otellinii (是的，就是那个被Tony Fadell骂成狗的家伙)，CTO还是Justin Rattner。他们每次内部出来讲话，到了2000年后高端PC增长极度减缓的年代，还是一个劲儿的试图描绘PC增长新动力，移动市场一定还是CISC的天下这种调调。结果大家都看到了，后Andy Grove的年代这个公司因为Andy晚年的用人不当，新人无法纠正Andy教主的错误，移动芯片市场完全错过。（原因可以参考Atom平台任何手机的体验）
过去这10年的自废内功（换成AMD早挂200回了）以后我们看到了Intel一个不起眼但可能很有趣的转变：就是核心价值观更加开明。从一心一意专注工艺到更多关注应用端，关注不同应用下计算架构的多样性。虽然没看到什么成绩，但是交了不少学费。比如投资不靠谱的无人机公司，比如花大价钱做下游产品的开发，如带手势交互的平板，VR设备，比如在IoT和bio sensor上花大价钱研发。
个人认为Intel在基于深度学习的应用领域是可以有所作为的，这个领域近5-10年在enterprise领域有很大的发展。这可是Intel的强项，好的材料技术和不错的芯片设计能力推出高端的芯片产品。要的就是性能，不在乎功耗。
再来讲讲Nervana。他们的主打产品是基于Python open source的Neon DL framework。他们使用的Coppersmith–Winograd algorithm号称是理论上最快的矩阵操作算法。是一个典型的Leap Frog technology。他们现有的解决方案在多个行业的都有应用的例子。接下来就是想到自己开芯片做ASIC把核心算法计算效率进一步提升。传统使用如Nvidia Tesla系列这种基于GPU来做矩阵计算，效率还是比较低的。GPU的矩阵计算主要是为了计算机图形学来设计的，只是近几年深度学习发展起来，GPU比其他的芯片更适合来做这件事情。然而如果专门为深度学习的矩阵操作做定制化的设计，硬件效率还能提高更多。
在纸面上来讲，通过Intel优秀的芯片设计和制造能力，将Nervana的算法潜力充分发挥出来，leapfrog的进步来和nvidia现有的架构竞争，听起来是一件比较靠谱的事情。这个收购个人感觉挺值的。
然而根据Intel过去收购的例子，如果公司独立运营，总公司给够支持，足够open，才可能达到收购的战略意图（Intel Security）。如果是“整合产品线”，比如LSI或者是Infineon Wireless那样的，那就不包邮了。
恭喜做DL的其它IC公司，你的竞争对手被杀死了。
Intel是硅谷最有名的公司杀手，它收购的公司没有任何一个能活下来/做出东西。
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