生成式 AI 爆紅吸引大量人士開始挖掘 AI 金礦，而所需算力每百天翻一倍，AI 對「矽經濟」的推動效果非常顯著。

「矽經濟」是英特爾公司執行長Pat Gelsinger近日於2023英特爾創新日（Intel Innovation 2023）時提到概念，指晶片和軟體推動不斷成長的經濟形態。AI代表新時代到來，AI催生全球成長，特別是AI推動的矽經濟。幾乎所有晶片公司在AI矽經濟面前都面臨共同問題：如何挑戰輝達？

英特爾創新日時筆者和少數媒體一起，與Pat Gelsinger面對面聊聊與輝達競爭及英特爾的AI優勢。身為輝達創辦人黃仁勳35年老友，Gelsinger沒有迴避這問題，重點談論軟體。「我們正在推動簡化（oneAPI），就是創建可編程中間層，抽出所有獨特硬體元素，這有兩個關鍵。」Gelsinger解釋。

有些工作流程需CPU執行、有些GPU、有些專用加速器、有些邊緣設備，功耗可能只有10瓦。另一方面，大型資料中心功耗可能高達10兆瓦。情況差異大，大家都希望有合理跨架構軟體堆疊相容性，這是產業趨勢。產業付出巨大努力代價，以創建穩定中間語言，使多架構都具相容性。

「我們積極參與並確保硬體符合表示語言，並提供堆疊支援。希望推動業界發展。」Gelsinger說。「我們不希望開發者一直在核心層級編程，而把時間花在更高階工作。我們致力提供適合新軟體編程市場的硬體產品。」

Gelsinger聚焦軟體生態，正是輝達AI領域最堅固的護城河。他談論英特爾統一跨架構程式設計平台oneAPI，其實是在分享英特爾如何建構強大AI生態挑戰輝達。身為後來者，英特爾顯然需要投入更多資源給oneAPI，也需數年壯大oneAPI生態，才能和對手一戰。優點是oneAPI更開放，有望藉更多人智慧快速建立完整AI生態。

自己建立AI生態其實最難，但也是超越強大對手唯一可行路徑。相較之下，不少公司選擇與輝達AI生態相容，可降低不少難度，但也很難超越。生態建設是長期工作，只有更快速直接與輝達競爭，英特爾是否有掌握態勢？

「AI模型越來越大，短期市場需求也更大，最終AI和高效能運算將融為一體。」Gelsinger同樣看到高效能AI晶片的趨勢。同樣看到的輝達和AMD，今年推出融合GPU和CPU的產品，身為全球少有能設計出同類產品的英特爾，2025年才能有同樣定位的產品。

2025年新產品推出前，英特爾又如何與輝達競爭？

「我會說，提供更好的產品，我指的是GPU。」Gelsinger說，「Ponte Vecchio GPU和GPU Flex系列等產品更具可編程性。」英特爾強調Gaudi，這也是進攻AI市場的關鍵。「我們打造最優秀的AI加速器，對某些範例來說，並不具全部GPU可編程性，但符合大語言模型、穩定擴散和核心模型等需求。產品性能基準是輝達H100的1.4倍，相當不錯。」Gelsinger也解釋Gaudi的優勢。

Gaudi效能、整體擁有成本（TCO）、效能成本比、功耗等方面非常有競爭力。雖然不適合萬事萬物，但適用大部分AI負載中間部分。Gelsinger非常清楚AI競爭環境，Gaudi是英特爾最有力的武器，強調性能、TCO和適用大部分AI負載總能打動客戶。

Gaudi與輝達的競爭，對中國AI晶片公司很具參考價值，因許多中國AI晶片新創也是AI專用加速晶片。當然還是不能忘記軟體的重要性，Gaudi工程師團隊還必須完成所有工作，客戶才能輕鬆訓練模型推理等。

採7奈米製程的Gaudi 2已受顧客青睞，英特爾2024年將推5奈米Gaudi 3，接下來是代號Falcon Shores的融合產品。不過對英特爾能否照產品藍圖時間推出Falcon Shores，外界還是頗擔憂英特爾的執行力。

讓英特爾重新擁有強大的執行力也是Gelsinger上任兩年半的重點。「我們正在重建『格魯夫式執行力』文化。」Gelsinger說。「專注數據說話並工程問題。我們會花1分鐘互相鼓勵，然後剩下59分鐘完美解決問題。」

Gelsinger採取非常多措施重建紀律、執行力、工程、卓越、以數據為中心的文化。重新啟動按節奏推進、管控風險的開發流程，稱為Tick Tock 2。重新採用英特爾發明的OKR，即「目標─關鍵結果」，並重新定義為小組和管理團隊間追蹤績效和工作連結的獨特模式。

Gelsinger也舉出提升效率的例子，與他上任後IDM2.0策略息息相關。英特爾產品部門常隨意要求生產製造部門流片，但晶片成本非常貴，卻沒有成本計算方式，對製造效率有損。現在英特爾產品部門要付費才能流片，使他們更謹慎計算，不會每個設計都送去工廠，而要先仔細驗證確保設計可行。這樣能讓英特爾產品部門更謹慎，工廠運作更高效，大大提高工廠效率，並降低成本。

「改變需要一段時間才能有條不紊，並保持一致性。」Gelsinger非常清楚，兌現承諾，實現目標，大家才會相信英特爾，才開始新布局。這樣看來，產品藍圖時間點是檢驗英特爾執行力和創造力非常好的尺標。當然，談論AI還不能忘記邊緣和終端AI，這也是英特爾的優勢。

「AI正朝雲端原生開發轉向邊緣人工智慧原生開發前進。我們可花10億美元創建數兆參數的模型，但如何讓數億人使用？這不該僅透過雲端達成，而要推向客戶端和邊緣。這些領域，我們技術和產品都有很大機會。」Gelsinger認為。

英特爾創新日預告首款AI PC處理器Core Ultra（代號Meteor Lake），是首款整合神經網路處理器（NPU）的Core產品。「我認為會出現獨立NPU，就像出現獨立GPU。尤其AI PC早期階段，人工智慧加速器是獨立的。」Gelsinger分享，「顯卡可能是唯一可持續時間獨立存在產品，其他多數隨時間推移逐漸融入平台。」

但將來NPU到底是融合至基礎平台還是成為獨立晶片？「我不太確定。但考慮到GPU和NPU圖形領域的關聯，幾乎可想像會有GPU和NPU二合一獨立晶片。」這是Gelsinger的答案。AI PC是充滿吸引力的概念，但能否如Gelsinger所想，就等12月14日AI PC處理器發表後再說。

Gelsinger小型聯訪約一小時，他非常坦誠談論領導力、英特爾執行力，AI競爭力及生產的挑戰及進展。就像Gelsinger對英特爾完成看起來不可能的任務「四年五節點」充滿信心，他對英特爾重回領導地位也充滿信心，這種信心和實際行動，也感染越來越多員工追隨。

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