Intel的云端数据梦想
Intel认可“云游戏是未来”的观点，对于大型游戏来说借助主机厂商的中心服务器所拥有的强大运算能力可以更好的对相关数据进行快速处理，然后再通过网络传输画面到本地终端设备，此前由于4G的时延、带宽局限等导致用户的使用体验并不理想，并没能成为现实，如今5G的超低时延、超大带宽解决这一瓶颈后可望将这一设想变成现实。
对于其他大数据业务如AI、自动驾驶等，也可以采用云端进行大规模数据运算，再将结果发送到终端，5G的发展也有助于这一目标的实现，这确实是相当理想的状态。对于缺乏移动芯片的Intel来说，这种愿景非常符合它的现实，当然它希望力推这种模式。
Intel是全球最大的服务器芯片供应商，占有服务器芯片市场约97%的市场份额，全球绝大多数的数据中心都是采用它的服务器芯片，在PC市场受到AMD和ARM阵营的不断侵蚀情况下，它也将服务器芯片作为自己的核心业务，希望依托这一业务在未来的物联网、AI、自动驾驶等新兴领域延续自己的优势。
Intel如此考虑有是基于它的现实，它当年曾基于ARM架构开发了xscale处理器，以强大的性能和较低的功耗成为行业的领先者，但是后来它将该项业务卖给了Marvell，试图基于自家的X86架构开发低功耗处理器ATOM，但是由于ATOM的性能太差、功耗依然难以与ARM架构处理器竞争，最终停止了ATOM处理器，如今它仅有通信基带，而通信基带也仅有苹果采用，近期苹果推出的iPHoneXS和iPHoneXS MAX采用的正是它的基带，却又被指信号不稳定、下载速度太差等问题。
现实难如Intel所愿
Intel的这种理想确实也曾被业界所高度认可，但是随着行业的发展，业界却发现终端侧依然非常重要。以AI为例，由于大量基础数据需要在终端采集，如果这些数据全数传输回云端，将造成数据量太繁杂、庞大，导致云端需要处理的数据太过庞大，加重云端计算的负担，而如果终端侧可以对这些数据进行粗加工，则可以快速提升云端处理的效率，也降低了需要传输的数据量。
另外终端侧的AI可以更及时的响应用户指令，这对于自动驾驶来说尤其重要，在路况瞬息万变的环境下，终端侧的快速反映异常重要，也正因此高通、NVIDIA等都在大力提升终端侧的计算能力，以为用户提供更安全、快捷的数据处理。自动驾驶的领先者特斯拉就认识到了这一点，其目前主要采用NVIDIA的芯片部署其自动驾驶Autopilot自动驾驶技术，不过它仍然觉得NVIDIA的芯片处理能力不够强，有意开发自己的AI芯片以进一步提升终端侧的计算能力。
芯片企业和终端企业认为，终端侧AI还能更有效的保护个人隐私和信息安全，并为用户提供更个性化的服务，根据用户所处的场景进行自主学习，让身边的中端更加理解用户，这也是众多手机企业所努力的方向。
正因此业界认为，云端数据能力非常重要，但是终端侧的数据能力同样重要，为此各手机芯片企业纷纷在终端芯片上集成AI芯片增强终端的AI处理能力。同时移动芯片的处理性能正在快速提升，苹果最新推出的A12处理器的性能已与Intel的酷睿i7接近，此前被诟病的移动芯片运算能力较弱的弊端正逐渐被解决，这也让终端侧有了更强的数据处理能力。
Intel的未来难乐观
即使是如今Intel依然强势的服务器芯片市场也正遭遇诸多竞争对手的挑战。Intel以自己的X86架构芯片构建起了强大的服务器芯片市场生态，如今正面临同样采用X86架构的AMD的挑战，AMD新推出的Zen架构以强大的性能广受PC市场的欢迎，在美国PC市场已赢取超过四成的市场份额，去年AMD又发布了EYPC服务器芯片，并与正积极发展自己的服务器芯片的中国合作，这将打破Intel在服务器芯片市场的垄断地位。
ARM阵营一直都希望在服务器芯片市场有所作为，虽然一再受挫折，曾希望在服务器芯片市场有所作为的高通也大幅裁减了服务器芯片业务的员工，不过中国飞腾的ARM架构服务器芯片已获得政府订单，华为海思已获取ARM授权研发自主架构服务器芯片，可见ARM阵营进攻服务器芯片市场的脚步并未停止，未来ARM阵营打破Intel在服务器芯片市场的垄断地位依然可期。
在云端AI，如今真正占据优势的其实是NVIDIA，全球绝大多数神经训练网络都是采用NVIDIA的芯片搭建，NVIDIA也因此在这几年受到资本市场的热捧，股价连续翻倍上涨，如今的NVIDIA已不仅仅将自己局限在AI市场，正与ARM合作希望在服务器芯片市场进一步扩大市场份额，这也有助于ARM阵营打破Intel在服务器芯片市场的垄断地位。
相比之下，Intel在移动芯片市场却正陷入迷茫期，仅有的通信基带业务难以支撑起它在物联网、AI、自动驾驶等新兴行业的愿景，在这样的窘境下才不得不提出了这个云端数据梦想，可是这个云端数据梦想却出现了诸多的漏洞，即使是它最强势的服务器芯片业务也无力支撑这一梦想，这才是它当下的现实。
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