DeepSeek帮英特尔找到了退路_风闻
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作者 | 柯基
最近，全球半导体行业风云突变。
3月18日，英特尔官网一纸公告，如同平地惊雷，炸响全球科技界。陈立武，这位名字稍显陌生的投资教父级人物，正式接任英特尔第九任CEO，即日生效。
陈立武的上任被市场视为一场“临危受命”。此时的英特尔正深陷泥潭：2024年净亏损达188亿美元，市值在前任的一路操作之下，四年时间缩水了近1500亿美元，制程工艺落后台积电两代，AI芯片市场被英伟达碾压。
而他的履历却充满传奇色彩：16岁考入南洋理工大学，28岁创立华登国际，投资中芯国际、兆易创新等120家半导体企业，被称作“亚洲创投教父”；2009年接手EDA巨头楷登电子（Cadence），用12年让公司股价暴涨44倍。
对这家曾经的芯片霸主而言，这绝非一次普通的人事更迭，更像是在AI浪潮的汹涌澎湃下的一次豪赌。
Deepseek的出现，犹如一条鲶鱼，搅动的不仅仅是日渐固化的算力市场格局，更重塑了CPU与GPU之间的价值天平。大模型不再过度依赖昂贵的GPU，这让一度被边缘化的CPU，看到了在AI时代重新证明自己的曙光。
这扇窗，为略显迟暮的英特尔而开。然而，前有英伟达巍然屹立，后有AMD紧追不舍，群狼环伺之下，市场留给英特尔的机会依旧有限。
迟暮英雄的AI困局
“灯，等灯等灯”。
这句魔性的广告语，以及深入人心的“Intel Inside”标识，曾是PC时代的黄金印记。
英特尔，这家蓝色巨人，凭借x86架构CPU的统治地位，几乎垄断了个人电脑市场的“心脏”，成就了PC时代的绝对王者。
然而，时代的车轮滚滚向前，移动互联网的浪潮席卷全球，智能手机和平板电脑异军突起，PC市场的光芒开始黯淡。
英特尔在移动芯片领域的布局，却显得迟缓而笨拙，如同一个转身缓慢的巨人，错失了移动互联网的船票，被崛起的ARM架构远远抛在了身后。
当人工智能的时代大幕拉开，英特尔面临的挑战，更加严峻而迫切。
AI模型，尤其是深度学习模型，对算力的需求呈现指数级增长，如同一个无底洞，吞噬着海量的计算资源。GPU凭借其并行计算的天然优势，在AI训练和推理领域，展现出令CPU望尘莫及的强大性能，迅速成为AI算力的核心引擎。
英伟达，这家曾经的游戏显卡厂商，精准预判了AI算力需求的爆发，凭借在GPU领域的长期深耕和技术积累，一举站上AI时代的潮头，市值一路飙升，成为全球市值最高的半导体公司之一，风头一时无两。
反观英特尔，虽然也在积极布局AI芯片领域，相继推出了CPU、GPU、FPGA等多种解决方案，但却始终未能占据领先地位，有些“起了个大早，赶了个晚集”的意味。
在高端AI训练市场，英伟达的GPU几乎形成垄断之势，无论是算力性能，还是软件生态，都处于领先地位。
在AI推理市场，英特尔的CPU虽然凭借庞大的装机量，仍占据一定的市场份额，但在专用AI加速芯片的冲击下，市场空间被不断蚕食。
更令英特尔感到焦虑的是，曾经赖以生存的传统PC市场，也日渐萎缩。
全球PC出货量在经历了多年的高速增长后，逐渐进入平台期，甚至开始出现下滑趋势。Canalys 的数据显示，2023年全球PC总出货量为2.47亿台，同比大幅下降13%，2024年虽然略有回升，来到了2.56亿台，但PC市场的整体增长乏力。
而更令英特尔担忧的是，苹果、微软、亚马逊等科技巨头，纷纷开始自研芯片，试图摆脱对英特尔的依赖，将“核心技术”掌握在自己手中。
曾经牢不可破的“Wintel联盟”，也出现裂痕，PC厂商们为了寻求差异化竞争优势和更具性价比的解决方案，开始积极拥抱AMD等其他芯片供应商，甚至传出“弃Intel 投AMD”的声音，这无疑给风雨飘摇中的英特尔，又添了一层阴霾。
内忧外患之下，英特尔的财务业绩也难逃颓势。营收增长明显放缓，利润率持续下滑，股价长期低迷，昔日的光环，正在逐渐褪色。投资者开始质疑，这家曾经的芯片巨头，是否还能适应新的时代。
DeepSeek的算力革命
就在英特尔陷入困顿之际，DeepSeek划破了英伟达的算力垄断，开始在科技圈内迅速传播，引发广泛关注。
这是一家来自中国的AI公司，一直专注于推理大模型的研究和应用。DeepSeek团队发现，传统大模型的优化路径集中在参数规模和训练效率上，但推理场景中的用户并不需要“全能型大脑”，而是需要一把能精准切开业务痛点的“瑞士军刀”，将单次推理成本压缩到行业平均水平的1/10。
长期以来，大模型的训练，都高度依赖昂贵的高端GPU，这不仅限制了AI技术的应用范围，也使得算力成本，成为制约AI技术普及和发展的瓶颈。
DeepSeek的技术突破，主要体现在算法和软件层面的创新，如同“四两拨千斤”，以精巧的设计和优化，化解了算力难题。
这无疑是对GPU“算力至上”论的一次有力冲击。曾经被视为“落后产能”的CPU，因为DeepSeek等公司的技术创新，迎来了“第二春”。
对英特尔而言，这无疑是一场及时雨。CPU推理的兴起，给了它一个重新定义战场的机会——与其在GPU上硬拼英伟达，不如利用自身在CPU领域的积累，开辟一条“低成本AI”的新路径。
陈立武的决策显然押注于此。他认为，未来的AI不会是单一硬件垄断，而是多元算力的协同。
至此，英特尔将AI业务的权重放到了CPU推理上。一方面，CPU在通用计算领域的优势依然明显，拥有广泛的应用场景和用户基础。另一方面，英特尔在CPU架构设计、制造工艺等方面积累了深厚的技术底蕴，具备快速提升CPU推理性能的潜力。
2024年，英特尔推出了Gaudi 3 AI加速器，试图在高算力AI芯片领域，与英伟达一较高下，进一步提升其在AI领域的竞争力。
此外，英特尔还在积极布局软件生态，开发和优化针对CPU的AI推理框架和工具，例如OpenVINO工具套件，旨在帮助开发者更方便地在英特尔CPU上部署和优化AI模型，构建起软硬件协同发展的AI生态系统。
然而，“低端”推理这块蛋糕，也并非英特尔独享。在英伟达占据绝对优势的情况下，AMD也在积极寻求突破。AMD不仅推出了Radeon Instinct系列GPU，直接与英伟达的GPU产品展开竞争，还频频向DeepSeek等公司抛出“橄榄枝”，试图通过合作来抢占市场份额。
前不久，AMD董事会主席及首席执行官苏姿丰就表示，AMD在 DeepSeek发布首日就给予了支持，其软件开发人员一直专注于优化 DeepSeek。
重返牌桌
面对英伟达在AI算力市场的强势地位，以及AMD等竞争对手的挑战，在陈立武治下的英特尔，战略重点已经非常清晰——深耕CPU推理，守住基本盘。
为了实现这一战略目标，英特尔需要持续提升CPU的AI推理性能。英特尔近期推出了全新MRDIMM高速内存，峰值带宽提升近40%，这被视为英特尔在提升硬件性能方面的一个积极信号。同时，英特尔还需要提供更易用、更高效的开发工具，降低开发者基于CPU进行AI推理应用开发的门槛。
此外，加强与DeepSeek等公司的合作，共同推广CPU推理解决方案，扩大CPU推理的市场影响力，也是英特尔战略布局中的重要一环。
相较于英特尔的“守势”，英伟达的战略则更具“攻势”。英伟达的战略重点是持续拓展AI应用，巩固其在AI市场的领导地位。
英伟达希望通过不断创新GPU技术，提供更全面的AI解决方案，满足不同行业、不同场景的AI算力需求，从而扩大其在AI市场的影响力和市场份额。为了实现这一目标，英伟达需要持续投入研发，保持在GPU技术方面的领先优势。同时，英伟达还需要加强在软件、算法、云服务等方面的布局，构建更完善的AI生态系统。
英伟达也在积极拓展新的AI应用领域，例如自动驾驶、元宇宙、工业机器人等，试图将GPU算力的应用边界不断外延。
英特尔的“守”与英伟达的“攻”，代表了两种不同的竞争策略，也反映了CPU和GPU在AI算力市场中的不同定位。随着AI技术的不断发展，算力需求将呈现多元化和碎片化的趋势。不同的应用场景，对算力的需求各不相同；不同的用户，对算力成本的承受能力也千差万别。
在这样的市场背景下，CPU和GPU并非零和博弈关系，而将长期共存，并在不同的领域发挥各自的优势。CPU在通用计算和低成本推理方面具备优势，GPU则在高算力需求和并行计算方面更胜一筹。
AI算力市场的未来格局，将取决于英特尔、英伟达、AMD等厂商的技术实力、战略眼光和市场运作能力，这是一场马拉松式的竞争，最终鹿死谁手，尚未可知。
陈立武时代的英特尔，能否抓住“DeepSeek模式”带来的“平民化”革命机遇，上演一场“王者归来”的好戏，亦或是重蹈覆辙，继续沉沦，一切都还是未知数，需要时间来检验。
但可以肯定的是，这场由技术变革引发的AI算力市场重塑战役，已经拉开序幕。
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