AI，无所不在

从蒸汽机的咆哮到电力的闪烁，每一次技术的演进都是一个经典的“三部曲”：它们从无名小卒崭露头角，逐渐走向成熟，并最终大放异彩。就如同那挥洒热情的青春，起初是生涩而充满好奇，随后步入理性且矢志前行，最后绽放出最耀眼的光芒。

那么，在这光芒背后，隐藏了怎样的神秘与智慧？为何同样是机器，蒸汽机与电力设备之间又有如此巨大的跨越？其实，答案就藏在那些伴随着我们一同成长的技术变革中。

让我们再次回到当下。大语言模型（LLM）如同璀璨的新星，占据了AI技术的天空，吸引了世界的目光。但这并不意味着它前面的天空是一片荒芜。不，那片天空同样星光璀璨，只是每颗星星各自照亮了一个不同的角落。在LLM大放光芒的同时，之前的机器学习技术与深度学习应用也在默默发光，尽管它们不再是最闪亮的那颗，但它们依然为我们的生活带来温暖。

这些已经成熟并服务于实际的AI技术，正如您所提及的那位芯片制造大户。他们不仅编撰了一系列专注于各行各业的AI实战手册，而且在其中深度揭示了如何将AI的力量发挥到极致。这些手册里，我们可以看到AI如何在物流、医疗、教育等领域大显身手。

AI绝不仅仅是大模型的时代，但大模型的时代也绝不仅仅有AI。每一个技术，每一个模型，都在各自的舞台上独具魅力。

AI早已渗透

AI已融入日常，从快递到大道，无所不在。

你可能还未察觉，但当你轻松地点击下单后，AI已在背后默默助力。

现今，从选择产品、支付，再到包裹的转运和派送，AI技术已经全程参与。

例如，韵达快递原先希冀的OCR识别准确率为95%，但如今的技术已超出预期，不仅准确率接近98%，处理时间也进一步缩短。

而OCR只是AI在物流领域的冰山一角。现在，AI的力量已广泛渗透，大大推动了国内物流业的飞速进展。

再观今日出行，也难以避免AI的介入。例如，AI视频技术可以实时分析高速公路路况，无论是监控车流、识别车牌还是预警事故，它都能做得游刃有余。

机场更是如此，AI技术可细致识别航空器、车辆和人员，并预警各种违规行为，为飞行安全保驾护航。

从这些例子中可见，先进的AI，尽管不再处于舞台中心，却已渗透到生活的每个角落，其核心竞争力在于提高效率、节省成本。

如此惊人的提升背后，是各大厂商的先进技术。这不仅仅是硬件的功劳，而是软硬件的完美结合。

举个例子，英特尔的至强®️ 可扩展处理器与其内部的AI加速器，配合OpenVINO™️ 和一系列AI框架与优化软件，共同发挥出卓越性能。

关于AI应用的影响因素，无非是算力和数据访问速度。英特尔不仅在这些方面进行了优化，还引入了更为先进的指令集来进一步加速AI应用。

除硬件之外，英特尔还推出了一系列针对AI应用的优化工具，例如OpenVINO™️ ，这种软硬件的结合为英特尔在AI领域中提供了巨大的竞争力。

然而，这只是开始。

英特尔的野望

接下来的英特尔，并不满足于只是停留在现有的技术上。

拿英特尔的Nervana™️神经网络处理器（NNP）来说，它的出现，简直可以说是为AI界带来了一个小小的“革命”。专门针对深度学习的大规模训练与推理进行优化，它尝试在硬件层面破解一些传统处理器难以逾越的瓶颈。

你可能会认为：又是一个硬件产品。其实不然。NNP背后的理念，是英特尔对AI未来的深度思考。他们不只是想做一个更好的处理器，而是要构建一个真正意义上的AI生态。

那么，这个“AI生态”究竟是怎样的？

首先，硬件是基础。在这之上，英特尔加强了与各大软件开发商的合作，确保其硬件能与各种前沿的AI框架和工具无缝对接。不仅如此，他们甚至提供了一整套的开发者工具，助力开发者更轻松地进行AI应用的开发与部署。

你或许已经注意到了，现如今的AI应用，与云计算、5G、物联网等技术日益紧密。这背后，需要强大的数据处理与传输能力。英特尔正是抓住了这一点，大力发展其在这些领域的技术与解决方案。

再来说说AI的民主化。听起来很大、很空，但简单地说，就是让更多的人，更多的企业，都能轻松享受到AI带来的好处。英特尔不仅致力于将其技术推向高端市场，还希望将其带到中小企业，甚至是个人开发者手中。

所以，当我们说“英特尔的能力还远不止如此”，其实，我们是在说，英特尔不仅仅在做一款产品，而是在构建一个可以更好地利用AI技术的未来。而在这个未来中，我们都是参与者，也都是受益者。

大模型的巅峰，速度正快

如今，全球的科技巨头正对大语言模型虎视眈眈，明显看到它是未来科技发展的重心。虽然与那些经典的AI实践相比，大模型的全面落地尚待时日，但它的技术震撼力无疑已赢得了市场。有意思的是，历史中的AI巨擘们似乎也有望在与这种新技术的碰撞中重新焕发光彩。

英特尔，这位计算之王，显然不会在这场技术赛跑中掉队。首先，只有当大模型被众多人广泛应用，它的真正价值才能体现出来。在这背后，成本自然是一个必须面对的巨大挑战。于是，英特尔巧妙地推出了一个瘦身大师，可以帮助十亿参数的大模型轻盈了三分之三，更重要的是，提升了其在英特尔平台上的推理性能。

具体手段呢？他们借助了SmoothQuant技术，精心调整后，成功地融入了英特尔自家的平台。而这项技术已经被融入到英特尔的神经压缩器中，这是一个充满了量化、修剪、知识转移和神经网络搜索技巧的宝盒，与市场上的多种主流框架都十分兼容。

在硬件上，英特尔也是独树一帜。最近广受好评的ChatGLM-6B，凭借英特尔的特有技术，其模型微调速度大幅飙升，满足了大模型的需求。

而在软件这边，英特尔利用OpenVINO技术为火热的大模型如ChatGLM进行优化，以实现更高效的推理速度。这正是英特尔"硬中带软"的策略，打破了传统的计算框架。

安全性，一个无法妥协的关键词。英特尔顺势而为，依靠其特有的可信执行环境，为大模型提供了坚固的防线，且无需以牺牲性能为代价。

毫无疑问，这就是英特尔在AI大模型赛道上所展现的速度与激情。

如今的技术盛世，何在？

观察AI的演进脉络，不难察觉英特尔一直秉持着一种坚韧不拔的哲学——真正的力量在于“应用”。仅仅在数据中心和边界设备上部署AI？这对英特尔来说仍然意味着“未完成”。他们的目标远大——希望每个人手中的每一台设备、每一台电脑，乃至每一处信息节点，都能具备强大的AI加速功能。

因此，英特尔已经重塑其使命：确保其硬件产品都充分融入AI技术，并通过一系列开放、多架构的软件工具来促进AI技术的广泛普及，为“芯片经济”时代添砖加瓦。

英特尔的“加速策略”不仅关注技术的快速实现和广泛应用，更是为了刺激更多的创新应用，从而为未来技术的突破和变革埋下种子。

那么，究竟英特尔是否已经设定了一个更高远的终极目的？

回首Intel Innovation 2023的那句宣言，答案或许已经很明确：

目标是——AI无所不在。