在AI芯片这一快速增长的市场中，英伟达仍然是绝对的领导者，目前占据了80%的市场份额。
悄然出现了强大的挑战者：
英特尔推出了Gaudi2新一代AI训练芯片，制程从16nm跨越到7nm，与英伟达A100齐平。
就性能而言，英特尔在新闻发布会上也与A100进行了直接比较，训练吞吐量大约是A100的两倍。
英特尔还特别提到，在AWS上部署的Gaudi一代产品平均性价比比英伟达高出40%，目标明确。
英特尔这次也可以说是牙膏挤爆，与自己的Gaudi一代芯片相比。
从32GBHBM2到96GBHBM2E，高速缓存SRAM也从24MB翻了一番，张量核心从10增加到24，显存从32GBHBM2升级为96GBHBM2E。
尽管英特尔表示仍然不需要使用液冷散热，但TDP功耗也从350W增加到600W。
除了Gaudi2的训练芯片，还有Greco的推理芯片。
以及数据中心GPU、代码ArcticSound-M(ATS-M)，用于多媒体转码、视觉图形处理和云推理。
怎样做CUDA?
芯片的性能已经足够硬了，但是要面对一个艰难的挑战——CUDA计算平台来挑战英伟达。
许多公司和开发者已经习惯了使用CUDA，要求他们迁移并不容易。
对此，EitanMedina，英特尔旗下的HabanaLabs首席商务官：
英伟达真护城河并不是真正能长久立足的。
英特尔的对策是提供跨体系统统一编程模型的开源oneAPI生态。CPU、GPU、FPGA和其他加速器之间的协作开发可以简化为数据中心。
未来AI芯片市场每年增长25%左右，五年后将达到500亿美元左右，英特尔数据中心和AI部门负责人Sandrarivera预测。
英特尔未来的计划主要是通过创新和投资来吃掉这个市场，而未来的投资将更多地集中在软件上。
事实上，英特尔在2019年收购的以色列初创公司是开发Gaudi芯片的HabanaLabs。
英特尔最近在数据中心和AI芯片上的投资布局也包括：
以色列第一大晶圆代工厂高塔半导体的高溢价收购。
Granulate，收购以色列云基础设施公司。
SiruInovations，收购芬兰IP提供商。
还与英伟达公司AyarLabs一起投资光学I/O解决方案。
未来的芯片和系统将通过光而非电信号连接，这就是AyarLabs的愿景。
还有HX移动CPU12代酷睿。
这次，英特尔与AI新产品一起发布了CPU新产品。
面向高端移动工作站和发烧级游戏本的第12代酷睿HX系列处理器。
其中，与上一代相比，i9-12900HX的核心和5GHz频率最高可达16个，多核性能增长64%，比苹果M1Max增长更多。