迎戰勁敵NVIDIA，Intel採「全方位」AI晶片策略反擊|數位時代 BusinessNext

繪圖晶片（GPU）大廠NVIDIA即將在台灣17日公布第二季財報，分析師樂觀看待NVIDIA數據中心營收與毛利率成長，不過在財報背後，NVIDIA的競爭對手Intel正準備爭奪AI應用大餅。

據《鉅亨網》報導，高盛看好NVIDIA財報表現，宣布將NVIDIA目標價自每股 310 美元上調至每股 324 美元。高盛分析師 Toshiya Hari指出，「NVIDIA布局 PC 遊戲、數據中心、自動駕駛輔助系統 (ADAS) 與自動化車輛 (AV)，僅有為數不多的半導體廠商具有此能力，因此該公司的毛利率與報酬率能優於競爭對手。」

Intel去年售出10億美元的AI晶片

Toshiya Hari這裡指的為數不多的半導體廠商，其中之一就是Intel。英特爾執行副總裁暨資料中心事業群總經理Navin Shenoy指出在上週Data-Centric Innovation Summit首度透露AI應用的相關營收，「2017年Intel Xeon處理器執行AI應用高達10億美元。」此時公布數字，對10奈米製程難產，面臨AMD是占搶奪威脅的與執行長突然下台的Intel至關重要。

Intel 2017年公司的總營收為628億美元的總營收，10億美元僅占1.5%，可見AI應用還只是極小部分，PC相關晶片銷售仍具要角。

競爭對手NVIDIA沒有透露相關數字，不過，NVIDIA 2017年總營收為69.1億美元，雖然因為AI模型訓練與推論需求，讓NVIDIA GPU大賣，但NVIDIA目前主力營收還是在電競領域，另外，也有不少營收來自於挖礦，而非純AI應用（NVIDIA 2018年第一季的挖礦GPU的營收就高達2.89億美元。）也就是說，雖然兩家廠商喊AI喊得震天嘎響，但目前主力營收都還不是AI應用。最保守的估計下，雙方晶片在AI應用帶來的營收差距應不會太大。

擴充晶片產品線，從CPU FPGA、ASIC無所不包

Intel人工智慧產品負責人Naveen Rao就指出，「我們是根據客戶的回饋估算後得到的數字，但實際上還有很多營收數字沒有公開，我們比較保守。」

這裡談的營收數字，可能指同樣用於AI應用的「非Xeon」晶片，也就是說這些客戶帶來的營收並沒有算在10億元以內。

以CPU起家的Intel，走向AI應用，依舊以CPU為主要核心。Xeon晶片是Intel最重要的核心，但Intel也正透過不斷併購擴充晶片產品線。

因此以現在來看，除了NVIDIA提供的巨大的AI運算平台外，Intel的人工智慧晶片布局是所有科技巨頭中「最完整」、「最廣泛」的。

除了主打的Intel Xeon可擴充(Intel Xeon Scalable)CPU產品外，以及近日挖角AMD GPU大將，讓外界猜測將進軍GPU外，lntel已經積極透過併購布局以下四大類型晶片，掌握新客戶。

NNP(深度學習晶片) ：2016年併購AI晶片商Nervan System，而後研發深度學習晶片Nervana NNP-L1000。預計2019年推出。

VPU（視覺晶片） ：2017年併購汽車機器學習及圖資開發商Mobileye與視覺晶片廠商Movidius，Mobileeye EyeQx晶片為主流。

FPGA ：2015年，Intel以167億美元的價格，收購全球第二大FPGA商Altera，隨即成立現在的可編碼部門（PSG），專攻FPGA晶片。

類ASIC ：2018年Intel收購矽谷晶片公司eASIC。提供一種介於FPGA與ASIC中間的技術。

Intel發展全系列晶片的原因只有一個，「one size does not fit all（沒有一體適用的解決方案）」。

未來AI無所不在，因此客戶的需求也多元多樣，每種晶片就算效能再強，面積再小，運算速度再快，耗能再低，也有其先天性的物理限制，以目前最夯的深度學習DNN來看，用不同的晶片進行硬體加速會獲得不一樣的優缺效果。

機會點：決戰2019年

Intel的Xeon處理器是資料中心本就不可或缺的晶片，異構計算（Heterogeneous Computing）下，AI硬體加速是以CPU＋GPU或CPU+FPGA或CPU+TPU等結構進行運算。CPU不會被GPU或TPU取代。

雖然NVIDIA GPU更適合用於機器學習與深度學習等AI應用下，Intel現在並非AI深度學習應用第一品牌。因此在12個月到18個月短期內，NVIDIA GPU產品在AI應用市場依舊相當吃香（近兩三年，AI才剛成為熱潮，通用性強的GPU仍可滿足企業的需求）。

但長期來看，走向專用特製晶片ASIC風潮勢不可擋，除了Google之外，微軟為了自家雲端業務需求，以及Tesla也傳出要訂製晶片，這都對NVIDIA造成潛在威脅。那Intel能否在未來五年抓到這個ASIC晶片熱潮?

另外，Intel難產的10奈米Xeon與拿來和NVIDIA抗衡的晶片Nervana NNP-L1000都要到2019年來推出。Intel是否能以現在的「全方位」無所不包的各種AI晶片穩住自己過去20年打下的晶片江山，2019年年底答案就將分曉。

健康檢查是守護身體的第一道防線，但面對琳瑯滿目的項目清單，醫療名詞艱澀難懂，多數人往往只能被動接受既有的「固定套餐」。擁有全台超過 3 億筆健康大數據的國泰健康管理，瞄準民眾在安排健康檢查前「健檢項目怎麼選」的痛點，以科技驅動打造智慧化「衡好選」健康規劃系統。這套由國泰研發、提供給大眾與合作醫療機構使用的軟體服務，主打「好懂、好選、好預約」，徹底翻轉傳統模式，讓個人化健康規劃真正達到量身訂做，並且已獲得國家專利。

顛覆傳統制式框架，大數據導航篩選「健康優先級」

國泰健康管理數據智能發展部資深協理郭怡賢直言，傳統安排健康檢查時「一體化套餐」的局限性，他不僅深有感觸，更是親身經歷者。即便具備專業背景，一般人面對健檢項目怎麼選，仍難以摸透其中的「眉角」。

他分享了一段來自內部的真實轉折：公司內部夥伴曾因專業的評估建議，加選了過去從未、也從沒想過要關注的指標，竟因此及時察覺關鍵的身體訊號。這類真實故事不斷上演，讓團隊深刻體認到，若僅依賴固定的框架，極可能漏掉重要的資訊。這些服務經驗與真實痛點，成為決定打破過去選擇框架、將專業「大腦」轉化成數位導航的核心動機。

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推動健康白話文運動，讓健康規劃好懂、好選擇

近年來健康服務琳瑯滿目，為什麼國泰可以直擊痛點，大膽提出變革？國泰健康管理成立近 15 年來，累積了超過 3 億筆大數據，這不僅只是數據的累積，更是服務經驗的結晶，以及客戶面對龐雜資訊時常見疑惑的解答。透過成熟的科技，「衡好選」系統應運而生，「我們的核心概念是好懂、好選，一次解決傳統選擇上的兩大痛點。」

「衡好選」系統從每個人的生活背景下手，先透過個人體況及家族病史的簡單問答，了解個人狀態，最後加入十大死因等潛在風險資料。綜合評估後，依據客戶的年齡、性別和地區，推算出專屬的指標關注方向，再從數百項選項中精準排序，為客戶「篩選健康優先級」，使用者也能依據推薦再靈活調整。郭怡賢笑說，「就像數位導航一樣，主動提供客製化的推薦，然後依需求自由配置！」

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全新品牌精神上線，喊出健康新哲學「Happy Habit」

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