Intel 宣布要與Facebook合作，推出首款專為機器學習設計的「Nervana」神經網絡處理（NNP）系列晶片，是一款專為人工智慧所設計的快速晶片，提供高效率的AI運算，預計在今年年底就能出貨。
為更多產業帶來高效率的 AI 運算能力
「我們很興奮在向市場分享這款新世代AI硬體時，能跟 Facebook 密切合作，共同分享技術見解。」Intel 執行長布萊恩‧科再奇（Brian Krzanich）在《華爾街日報》舉辦的 WSJDLive 全球科技會議上，宣布與 Facebook 合作推出首款神經網絡處理系列晶片，且將在今年年底前出貨，並表示 Intel 有信心能夠超越去年設定的目標，在2020 年時讓 AI 效能提高100 倍。
科再奇認為透過「Nervana」神經網絡處理器，可以為許多產業帶來高效率的 AI 運算能力，他也列舉了四項例子，像是在醫療保健 AI 可以讓早期診斷提高精準度、增進癌症、帕金森病研究；社群媒體可以為客戶提供更個人化的服務；無人車未來能在汽車產業更快實現；AI 也能幫助研究人員掌握風速、水溫數據，可以有效預測颶風軌跡。
加快深度學習，Facebook：改變對 AI 軟硬體建構的策略
去年八月，Intel 以3.5億美元收購深度學習新創業者 Nervana Systems，這次打造的首款基於神經網絡處理的 AI 晶片，採用標準緩存層次結構，並使用軟體來管理晶片上的內存，如此一來便能加快深度學習模型訓練時間。
跟PC晶片不同，Nervana 神經網絡處理晶片是一款特殊的積體電路，是為訓練和執行深度學習演算法所打造，Intel 縮小了Nervana 神經網絡晶片的電路尺寸來減少運算時的耗能，將使用可處理大量數據的「Flexpoint」格式達到「大規模雙向數據傳輸」，意思是如果將大量的晶片連接在一起，就可成為一個巨大的虛擬晶片，能達到更大規模的深度學習模型，此架構目標，是要打造出能彈性應付深度學習的處理器，當處理高強度運算要求時，可以更有效率。
科再奇在 WSJ D.Live 科技會議上透露，Facebook 在試用過 Nervana 神經網絡處理晶片後，認為這可以改變公司對 AI 軟硬體建構的策略。
挑戰 NVIDIA，Intel 曾推出自我學習型晶片Loihi
NVIDIA 過去一直在 AI 硬體發展遙遙領先，目前多數 AI 系統都以 CPU (中央處理器)運作處理為基礎，但在 NVIDIA 的推動下，許多深度學習應用都將 GPU(圖形處理器) 列為主要加速應用的基礎，CPU 只用來作為指令運作或系統控制等需求使用。
為了因應產業以GPU為AI系統發展的趨勢，今年九月 Intel 推出一款具備自我學習能力的處理器晶片「Loihi」，這款晶片採用14奈米製程技術，由13萬組類神經元及超過1.3億組類神經網絡系統組成，每組類神經元具備學習引擎，能夠彼此溝通，模擬人類的大腦運作，達到自我學習的效果，不用再額外提供學習數據，只需持續運作就能應付各種不同的運算模式。
Loihi 晶片預計在2018 年上半年與部分大學與研究機構合作，來推動未來 AI 發展。
