公司背景与创始人团队 - Nervana Systems由三位拥有神经科学博士学位的创始人Naveen Rao、Amir Khosrowshahi和Arjun Bansal于2014年创立，他们均对能够像人类一样思考的机器着迷[2] - 创始团队在高通公司工作期间萌生创业想法，目标是打造机器学习处理器，专注于解决深度学习技术的硬件障碍[3] - 团队获得加州大学伯克利分校红木理论神经科学中心主任Bruno Olshausen的支持，被认为在AI硬件领域处于领先地位[4] 早期发展与市场环境 - 2014年创立时人工智能被视为缺乏商业价值的领域，融资困难，首轮融资仅筹集60万美元[7][8] - 谷歌收购DeepMind及AlphaGo击败围棋冠军等事件推动人工智能关注度提升，Nervana随后筹集约2400万美元[7][8] - 公司早期认识到深度学习需要专用硬件，传统中央处理器难以处理，图形处理器尤其是英伟达GPU表现更佳[3] 英特尔收购与整合 - 2016年英特尔以约3.5亿美元收购Nervana Systems，旨在打入由英伟达主导的深度学习训练芯片市场[1][10][11] - 收购后英特尔成立人工智能平台事业部，由Naveen Rao领导，致力于开发专用人工智能芯片[12][13] - 英特尔希望借助Nervana技术开发专用集成电路，以获得超越英伟达的竞争优势[11] Nervana芯片产品与技术细节 - 2018年英特尔推出Nervana神经网络处理器，包括用于深度学习训练的NNP-T1000和用于推理的NNP-I1000芯片[13][15] - NNP-T1000在ResNet-50和BERT等重要训练模型上提供95%的扩展能力，32块芯片运行时性能几乎不下降[15] - NNP-I1000与英伟达T4推理GPU相比，计算密度提高近四倍，单个机架单元每秒可进行最多推理[15] - 芯片采用pod参考设计，由10个机架和480块NNP-T1000卡组成，使用无胶结构互连，专门用于分布式训练[15] - 英特尔曾预计其人工智能产品在2019财年创造35亿美元销售额[16] 项目终止与战略调整 - 2019年12月英特尔以20亿美元收购AI芯片公司Habana Labs，其产品与Nervana芯片定位雷同[18] - Habana Goya芯片在ResNet-50基准测试中性能达每秒14,451个输入，而Nervana NNP-I仅为每秒10,567个输入，性能差距接近1.4倍[19] - 2020年英特尔决定停止Nervana神经网络处理器的开发工作，转向Habana Labs的AI芯片架构，Nervana项目生命周期不到四年[21] 创始人新创业项目Unconventional - Nervana联合创始人Naveen Rao创立新公司Unconventional，目标估值50亿美元，计划融资10亿美元[1][26] - Andreessen Horowitz领投，Lightspeed、Lux Capital和Databricks参与投资，已筹集数亿美元[26] - 公司旨在重新思考计算机基础，构建与生物学一样高效的智能新基础，摆脱生物学包袱，实现大脑规模效率[27][28] - 新公司融资规模和估值目标远超Nervana时期，反映AI硬件市场巨大变化和投资者高期望[26] AI硬件市场演变与竞争格局 - 2024年AI硬件市场规模达数千亿美元，英伟达市值突破4万亿美元，数据中心业务季度营收超数百亿美元[30][35] - 竞争格局多元化，除传统芯片厂商外，科技巨头如谷歌、亚马逊、微软、Meta纷纷自研AI芯片[30] - 技术路线出现创新方向，包括模拟计算、神经形态芯片、光子计算等，为新进入者提供差异化机会[30] - 英伟达建立强大软件生态系统CUDA平台，经过近二十年发展成为AI开发者标准工具[31] - 顶尖芯片设计人才供不应求，科技巨头和高薪初创公司竞争激烈[32]