不过正如大家所熟知的那样，英特尔中国研究院还是以“研究”为主要任务，关注3-5年内可以产品化的技术。与在中国拥有3000多人的英特尔研发团队相比，研究院的人数只有60-70人。5年之外的技术布局，他们会让大学去做， 寻找合作渠道可以把一些技术转化成产品。

华为都在做AI芯片，说明有很多机会

宋继强对新智元说，英特尔在AI芯片上最大的特色是提供端到端的解决方案。他说：“我们提供AI芯片不是说只提供某一个点上的，比如只训练或者只推理，而是训练和推导都要兼顾的。因为前端价格便宜，体积小，但是它的量非常大，而且它最大的好处是可以通过前端的很多小的智能设备，把数据带进来。”

具体来说，他看好FPGA，因为现在很多网络并没有定型，而是需要经常换，在换的过程中你并不清楚底下有什么样的硬件方式最合适，所以在大家纷纷尝试的时候 ，FPGA 反而在硬件的层面代价比较小，因为不需要等一个完全定义的ASIC出来。我们还属于这一波人工智能当中的早期阶段，还没有完全定型，所以你要提供多样性的解决方案，给多种不同的使用人群去使用。

对于做专用芯片的公司，宋继强认为要具备三种能力：1.考虑工具链怎么做；2. 有预测能力，因为芯片的产出是一个长期的事；3. 要了解这个专用领域它的一些特殊要求，比如要拥有算法专家、视频解码专家等等。

随着苹果、谷歌和微软，甚至华为都宣布自己在AI芯片上的战略。英特尔感觉如何？

宋继强说，现在这些自己做AI的，自己做这些行业的巨头他都敢于去砸钱做芯片，这就意味着这个行业真的是很有前景。谷歌肯定一般不会看错，他知道这个算法很有用，知道这个值得去做芯片。华为也是英特尔很重要的合作伙伴，如果华为确定这个东西值得做，那就说明其实这个我行业其实已经有非常多的机会，不能缺失。

他说：“巨头砸钱去做专用AI芯片，意味着这个行业很有机会。对英特尔会有一定影响，但是整个市场是变得越来越大了，所以不必担心。”

院长说，怎样才算是真正的芯片人才

采访中，新智元与宋院长聊到了一个很有意思的话题。在招聘芯片研发人员的时候有哪些标准？或者说一个好的芯片研发应该具备哪些能力？

宋院长说，站在英特尔角度来讲，其实做芯片研发的人员，要具备芯片设计领域比较长时间的从业经验，要实际去走过几次流程：从早期的产品说明、定义到中间的模拟器，然后到仿真平台，再去做测试样片到调试，并且是要得调试过出问题的芯片才行，然后再跟软件做适配，最后就是做过量产芯片。

他说：“高水平的芯片研发人员，现在其实国内真的是不多。我刚才为什么讲这么长的流程，而且这个流程通常走一遍还不行，要两三轮才算是一个资深的芯片的设计人员。因为芯片有前端设计还有后端设计，前端设计跟功能有关，后端设计跟具体的工艺，跨界有关，甚至是跟你选择在哪个厂生产有关，所以就是说这些必须是有经验的人走过之后，他脑子里整个过程的问题他才知道。如果说是比较年轻的，比如只做前端设计，他可能认为做个芯片就像编的程序一样，把这些逻辑搞通就行了，但实际上不是的，你放在不同的后端去做，他会产生不同的芯片的问题。这对后面调试这些芯片也会有很大的影响，这些经验不是说一出学校就有的，而是一定要经过真正做过两轮以上的这种芯片研发，你才会碰到一些这样的问题。”

他说，芯片这个行业不是说跳进来就能做的。为什么中国最多的就是那种做比较简单的SOC芯片，但是做这种复杂度很高的芯片的公司都在美国。就是美国有这样的环境让他去走好多遍，你比如英特尔、英伟达，还有其他这些大公司，他是真的有量产的芯片去反复的走，每一年都在滚，所以这种工程师他进去以后他就会参与到，他就会学到，研发人员就会学到。如果说是在一个环境里面这个机会很少，比如说你很少有机会去参与到大规模量产的芯片，那你从哪儿去学这个经验？