【新闻】人工智能的发展已经十分壮大，但它不能只停留在云端。因为自动驾驶汽车需要的是本地高性能的人工智能，而移动边缘数据数量的增多使得本地进行人工智能处理变得可行。在正在被使用的电脑中，英特尔的处理器的使用比重只有不到三分之一，而在占主导地位的智能手机平台中更是少之又少。人工智能的工作负载非常不同，它需要不同的体系结构才能高效地运行。
英特尔
ARM系统是非常领先的平台，有许多研究都在致力于将人工智能协同处理器、关键人工智能操作与ARM集成。研究表明，定制的基于硬件的神经网络加速器在数据吞吐量和能源效率方面，都可以超过通用处理器。定制加速器与网络训练方法的联合，增加了网络部署的可行性。通用处理器，根本跟不上时代的步伐，这就是英特尔面临的境况。
快速发展的人工智能数据结构和算法使得可编程芯片系统成为实验的热点。其中大多数都包括ARM内核，这对英特尔来说是一个更大的问题。英特尔可以通过在x86芯片上增加神经网络功能，来保护其不断萎缩的市场份额。但在智能设备上，他们的大客户完全有能力设计自己的人工智能芯片。在10年之后，英特尔也许将成为半导体行业的一支生力军。
