AI技术的爆发式增长，让数据中心的计算需求急剧上升。传统架构下，CPU往往被网络处理、存储访问这类非核心任务占据，导致AI训练与推理的效率受到限制，这已经成为行业内的普遍瓶颈。最近，英特尔与谷歌云宣布扩大基础设施合作，针对AI领域的计算低效问题，通过整合至强处理器与定制化的基础设施处理单元（IPU）来优化资源分配。
这次合作的核心，是把至强CPU和基于ASIC的IPU协同部署：IPU作为专用硬件，负责网络流量管理、存储协议转换、安全加密等辅助任务，释放至强CPU的算力，让它能专注于AI模型的训练与推理。这种架构调整能降低数据搬运的延迟，提升整体效率，对于AI部署的规模化来说至关重要。
市场数据显示，英特尔今年的股价累计上涨了约62%，这反映出市场对其AI布局的信心；谷歌母公司Alphabet的股价则略有回落，可能是因为投资者对其多线技术投入的短期收益预期存在分歧。在AI加速芯片领域，英伟达凭借H100占据主导地位，这次合作对英特尔来说是对抗英伟达的关键抓手，能帮助它重新找回在数据中心领域的竞争力。
分析师指出，谷歌还在开发基于ARM架构的自研CPU——ARM向来以低功耗、高性价比著称，如果将其扩展到数据中心的AI场景，或许会推动行业向ARM架构转移，而英特尔与谷歌的这次合作，恐怕难以完全阻止这一趋势。
行业的最新动态里，英伟达H100芯片2024年第一季度的出货量同比增长超过300%，占据了全球AI加速芯片市场80%的份额；AMD的MI300X推理能效比提升了25%，已经被微软Azure采用；谷歌的TPU v5e正在加速部署，它专为大规模推理优化，应用在搜索、Gemini以及云客户的场景中，丰富了谷歌自身的AI硬件生态。
快报