3月12日，NVIDIA正式宣布收购数据中心网络专业厂商Mellanox，在数据中心、HPC市场以及未来的云服务市场都对英特尔提出了挑战。随着人工智能（AI）等新兴产业的涌现，人们对计算能力提出了更高的要求，尤其是深度学习的计算要求。面对AI这一趋势，英特尔统治是否会被颠覆呢？
自60年代以来，处理器（CPU）就是所有计算机的核心。在20多年前，英特尔更是依靠x86处理器起家并将自己推向了高峰，其独特的"Intel Inside"传播方式更让人们认识到了这个PC时代真正的赢家。
大约在10年前，英特尔几乎抢占PC和数据中心领域90%以上的份额，在处理器领域难觅敌手。那个时候，英特尔就像一个"巨人"，很难想到有一天能有一个撼动这个"巨人"的厂商出现。
但随着移动计算时代的到来，ARM架构芯片在手机市场悄然崛起，而其独特的发展模式更是催生了高通、三星、NVIDIA等移动芯片巨头，于是在处理器市场上英特尔对手多了起来。
虽然移动芯片厂商们来势汹汹，但不可否认，在英特尔PC和数据中心领域，即使ARM芯片厂商垂涎已久，也很难在这两个领域对英特尔有所撼动。同样，英特尔在移动计算市场也毫无进展，双方处于一个均衡发展的状态。
但随着人工智能（AI）等新兴产业的涌现，人们对计算能力提出了更高的要求。而传统的处理器的计算模式并不是适合当前机器学习算法，尤其是深度学习的计算要求。面对AI这一趋势，英特尔统治是否会被颠覆呢？
计算模式的改变
英特尔如何跟上步伐？
目前，现代数据中心大部分采用的都是英特尔的x86芯片，英特尔芯片使全球互联网巨头的云计算和企业数据中心生机勃勃，但AI应用程序与传统的电子表格或文字处理根本不同，他们处理的数据结构不同，I/O模式不同。
在之前，英特尔处理器是面对的结构化数据进行处理，他们的算法支持大规模的并行处理，这也是之前处理器处理业务的主要工作方式，但AI技术的出现则改变了这种工作方式。AI如今已经很庞大，它通常隐藏在谷歌，Facebook，微软和苹果等公司的服务中，用来做人脸识别、语音识别、机器翻译等，所有人都想用AI来提升他们产品的魔力。
但AI不能只留在云中，我们以自动驾驶为例，全部依靠云端来提供计算力，在传送、延迟、计算成本方面都是很大的挑战。自动驾驶需要本地的高性能AI计算，移动边缘数据的数据量使得在本地尽可能多的进行AI处理是最经济的。
如果将AI比喻成火箭，那么移动设备计算就是这个火箭的发射台。虽然英特尔在PC和数据中心领域有着很高的使用率，但在智能手机市场却几乎没有什么建树。AI工作负载需要一个不同的架构来有效和快速地运行，基于ARM的系统是目前领先的平台，许多研究正在将AI协处理器和关键AI操作与ARM集成。
虽然英特尔可以通过为x86芯片添加神经网络功能来保护其不断缩小的市场份额，但很多人认为英特尔的做法并没有跟之前有太大改变，处理器上的功能集成的越来越多，只能让这种通用型的产品失去特色。英特尔的普适性芯片已经满足不了AI时代的这些需求。相反，专用芯片在识别图片和语音，翻译等AI项目中表现出色。
令英特尔更加警觉的是，英特尔的几个大客户如谷歌、微软、亚马逊自己也在从事芯片设计开发。几年前，"蓝色巨人"IBM 开放了其Power芯片技术的源代码，而谷歌等公司目前正在设计样本芯片。种种迹象表明，英特尔再也不是在PC时代站在山巅的巨人了。
NVIDIA收购Mellanox
挑战来的猝不及防
3月12日，NVIDIA宣布已经达成协议，以69亿美元的价格收购数据中心网络专业厂商Mellanox。自2018年开始，Mellanox被收购的传闻就一直不断，最终这家以色列第二大的IT科技企业"落户"NVIDIA。
作为Infiniband起家的一家数据中心端到端网络公司，Mellanox在HPC领域有着重要的地位。虽然对于大多数人来说Mellanox的知名度不高，但是在高性能领域，Mellanox却有着很高的知名度。
近些年，除了在Infiniband网络发力之外， Mellanox的以太网产品线也成为业务的新增长点，涵盖到芯片、网卡、交换机等产品，其数据中心网络产品和解决方案已经逐渐完善，是一家难得的技术型公司。
作为移动计算时代的受益者，NVIDIA在移动计算时代取得了快速的发展，但NVIDIA也有着自己的苦衷。相比于其它新品厂商，NVIDIA的业务相对单一，除了传统的游戏硬件业务外，虽然借助人工智能的浪潮，摇身一变成为了人工芯片的第一股，但终究在企业级市场没有太多的经验，想要在市场更进一步，收购一家在数据中心有丰富经验的厂商无疑是非常重要的一步。
Mellanox作为数据中心InfiniBand网络的绝对王者，在数据中心网络设备和芯片领域口碑出色。以高性能计算为例，全球Top 500超级计算机中有超过一半采用了Mellanox的网络产品。虽然英特尔之前也想通过收购进入这一块市场，但收效甚微，而NVIDIA并购Mellanox扩大了自己业务线，进一步增加用户和营收渠道。
同时，随着人工智能应用的不断发展，AI芯片也需要不断演进和发展，单纯的一套GPU架构很难处理用户越来越复杂的人工智能应用需求，尤其是在企业级领域，生态产品上的完善才能保证自己在未来AI领域的领导性，这也是为何NVIDIA收购Mellanox的重要原因，NVIDIA需要在数据中心中打造出更加丰富的解决方案提供给用户。
英特尔的回应
快速但略显苍白
对于英特尔这家厂商，我一直是保持敬畏的心态，但在移动计算时代来临以后，英特尔的表现颇为狼狈，虽然一直试图在新的领域拓展自己，动作频频，但效果甚微。
在NVIDIA收购Mellanox消息发布一周前，Intel就联合众多厂商共建Compute Express Link（CXL），这是一套服务于高性能计算机/数据中心领域的超高速互联新标准，用于CPU和加速芯片（GPU、FPGA等）之间通信。
此次联合的厂商有微软、阿里巴巴、思科、戴尔EMC、Facebook、谷歌、惠普企业和华为，CXL的目标是显著提高数据中心的计算性能，以满足IoT时代爆炸性的数据需求
这次联合发布很显然是为了应对NVIDIA收购Mellanox做的准备。但很难说有多大的价值，毕竟在之前的市场，Mellanox自己就在面对英特尔这些挑战了，在高性能领域让英特尔寸步难行，如今有了NVIDIA这个靠山，格局就更难撼动了。
虽然NVIDIA完成这项有史以来最大收购的起因有待商榷，但是带来的结果却是业内认可的，比如押注数据中心、HPC市场，也可以在未来支持云服务。但对于英特尔来说，这并不是好消息，这次挑战是真的来了。
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