全球半导体产业迎来一场出乎意料的“联姻”——英伟达与英特尔宣布达成合作，双方将共同开发多代定制化的数据中心和个人计算产品，以加速超大规模计算、企业级及消费级市场的各类应用与工作负载的处理，双方将通过 NVIDIA NVLink 技术实现架构无缝互连。 根据已公布的协议，英特尔将利用NVIDIA NVLink设计和制造定制化的数据中心和客户端 CPU；英伟达将投资50亿美元购入英特尔普通股。 英伟达的投资将以每股23.28美元的价格进行，较英特尔前一日收盘价约有6.5%的折让。截至交易前，英特尔市值约为1160亿美元，这意味着英伟达此次投资后将持有英特尔不足5%的股份，不会改变两家公司的独立发展战略。 “此次历史性的合作将英伟达的AI和加速计算堆栈与英特尔的CPU和庞大的x86生态系统紧密结合，实现了两大世界级平台的融合。我们将携手扩展彼此的生态系统，为下一个计算时代奠定基础”，英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示。 英特尔CEO陈立武第一时间在社交平台分享了和黄仁勋的合影，表示非常兴奋能和挚友携手。他谈到，“英特尔先进的数据中心和客户端计算平台，结合我们在制程技术、制造及先进封装领域的实力，将与英伟达在AI和加速计算领域的优势形成互补，共同推动行业实现新的突破。”
打破“数据瓶颈”，迈向全面异构计算
半导体行业两大巨头的历史性合作，不仅是一场资金与技术的联姻，更是AI计算时代下产业格局重构的重要节点。此次合作最核心的价值在于，它有望从根本上解决长期制约计算性能提升的“数据通信瓶颈”问题。这并非简单的商业结盟，有可能掀起打通两大计算架构“任督二脉”的技术革命。 英伟达和英特尔的合作内容主要聚焦两大核心领域： 在数据中心领域，英特尔将为英伟达定制x86处理器，这些处理器将被集成至英伟达AI基础设施平台中，并推向市场。这一技术合作的核心在于：通过英伟达的NVLink技术实现两家公司架构的无缝连接，将英伟达的AI和加速计算优势与英特尔的CPU技术和x86生态系统相结合。 在个人计算领域，英特尔将面向市场推出集成英伟达RTX GPU芯粒 (Chiplet)的x86系统级芯片(SoC)。全新的x86 RTX SoC“新物种”，将用于驱动需要先进CPU与GPU集成解决方案的各类PC产品。 北京时间9月19日凌晨 1 点，双方共同召开新闻发布会，对合作细节进行了进一步说明。根据黄仁勋的解释，在以往的系统架构中，x86 CPU 是以“独立服务器+基于PCIe重定时器（retimer）连接 GPU”的方式存在的，这种架构无法扩展到大规模的基于NVLink构建的计算集群中。而未来，英伟达可直接采购英特尔为其打造的定制化x86 CPU，并整合为计算节点，从而构建机架级的AI超级计算机。 在消费级PC方面，英伟达将向英特尔提供GPU芯粒，由英特尔封装成SoC芯片。用黄仁勋的原话就是：“我们一边采购服务器芯片，一边出售GPU技术，最终实现双方市场的共同拓展。” 陈立武则进一步强调，“新英特尔将以工程为中心，和英伟达在 x86、GPU、AI方面深度协作，共同推出最佳解决方案，将加速把‘AI+x86+NVLink’ 打造成新的计算平台。” 英伟达和英特尔这种深度整合，意味着未来我们可能会看到更高效的异构计算平台，x86 CPU和GPU之间的数据通信瓶颈将得到显著改善，从而提升整体计算性能和应用体验。
从互联创新到生态革命——一场战略性的转身
早在2010年左右，黄仁勋就看到了CPU和GPU之间的通信瓶颈。而英伟达为了解决通信瓶颈所做的事情，正是他们从一家图形芯片公司发展为AI计算巨头的战略路线图。 传统上，GPU通过PCIe总线与CPU连接。尽管PCIe在不断迭代，但其带宽增长速度远落后于GPU计算能力的增长。这就好比拥有了一个超级高效的“厨房”（GPU），但食材（数据）只能通过一条狭窄的“小巷”（PCIe）送进来，导致厨师经常闲着等食材。 不过这种延迟也是必然，毕竟PCIe是通用标准，并非为GPU与CPU或GPU与GPU之间的紧密协同而设计。数据在系统内存和GPU显存之间移动需要进行多次拷贝和协议转换，因此会带来显著的延迟。 在解决通信问题的破局之路上，英伟达掀起了从互联技术到生态打造的全面革命。通过“硬件+软件+生态”的一套组合拳，不仅在修更宽的“路”，更在重新规划整个“交通系统”。 2014年首次推出的NVLink，就是英伟达在硬件层面打造的“超高速专用车道”。作为一种高性能点对点互连协议，其带宽远超同期PCIe标准，且延迟极低。 并且，为了将NVLink的能力扩展到多个GPU，英伟达还开发了NVSwitch芯片。它可以连接多个GPU，形成一个巨大的高速计算网络，让所有GPU能够像单个巨型GPU一样共享内存和协同工作，这正是现在DGX超级计算机和超算的核心基础。 当发现传统x86 CPU在能效和内存带宽上成为新的瓶颈时，英伟达迈出了最激进的一步：推出Grace CPU。 收购Arm未果，并没有阻止英伟达打造AI基础设施CPU的雄心。2022年GTC大会上，英伟达宣布了首款基于Arm Neoverse架构的数据中心专用CPU——Grace CPU。根据当时的介绍，Grace CPU与英伟达GPU相结合，可以使计算机系统的性能达到当时最先进的DGX系统的十倍（该DGX系统基于x86 CPU）。 更值得关注的是2023年推出的GH200 Grace Hopper 超级芯片，其革命性在于通过NVLink-C2C芯片互连技术，实现了Grace CPU与Hopper GPU直接相连，这意味着CPU和GPU可以访问同一内存池，实现了真正意义上的统一内存。 英伟达在提升互联性能方面的一系列努力无疑是成功的，但也由此付出了巨大的代价：主要被诟病的就是生态壁垒和高成本。对于长期基于x86生态打造方案的客户来说，要享受英伟达顶配的高性能红利，就必须购买其全套方案（Arm CPU+GPU），这在一定程度上也限制了它的市场覆盖面。 为了进一步扩大NVLink的生态影响力，英伟达在今年的Computex上宣布推出了NVLink Fusion架构，将其专有的高性能互连技术NVLink向业界开放。NVLink Fusion提供两种主要配置，一是将第三方的定制CPU与英伟达GPU通过NVLink互连，二是将英伟达自研的Grace系列CPU与非NVIDIA定制加速器互联，以满足不同场景下的算力需求。 而本次与英特尔的合作，最初的突破口很有可能就是第一种配置方式：英特尔完全有可能在其定制化x86 CPU中，原生集成NVLink IP，与GPU实现前所未有的高速直连。这就意味着：物理上CPU和GPU之间通过NVLink直接相连，协议上消除了PCIe协议转换带来的延迟和开销，从而实现带宽性能的数量级飞跃，延迟大幅降低。这相当于为x86企业客户打开了一扇通往“最先进AI基础设施”的新大门，而不必被迫离开x86的“舒适区”，还可以根据实际需求选择最合适的处理器组合，优化能效比和成本效益。 这也意味着算力世界两大顶尖生态的直接对接：顶尖的加速计算能力牵手业界主流的x86生态，对于客户来说，有望减少在"极致性能"与"生态兼容性"之间的艰难抉择。这种深度协同将可能重新定义异构计算的产业格局，让两条技术路线产生更多、更深层的交集，为整个行业带来更多可能性。50亿美元，引爆AI芯片产业的“多米诺”效应？
在过去几个月中，英特尔已经获得了日本软银20亿美元的战略投资、美国政府约10%的持股支持。英伟达的投入，将进一步稳固了这家老牌芯片巨头的资金链，同时也彰显了英特尔制造能力对美国半导体产业的重要性。 对英特尔而言，此次合作的价值远不止50亿美元的资金注入。更重要的是，英特尔得以将其x86架构的核心价值延伸到AI计算的最前沿领域，确保了在新计算时代的技术话语权。 对英伟达来说，虽然已经凭借高性能加速计算占据了市场领先地位，但仍然需要与x86生态系统保持紧密联系，以确保自身技术在不同计算场景中的广泛应用，以及支持客户的多样性选择。 两大巨头联手可能促进庞大生态的共融与交流，带来更为多样的方案，为中国芯片企业提供更多的合作空间和技术接入点。但潜在影响也不容忽视：中美算力差距可能进一步扩大。英伟达和英特尔的强强联合将加速AI计算技术的迭代发展，使中国在传统芯片领域的追赶更加艰难。 这也提醒中国算力产业，需要持续加强自主创新和生态建设，多元化的技术路径和开放合作对中国半导体产业发展至关重要。 50亿美元投入后，产业的多米诺效应或许将逐个浮现。不管怎样，这也再次凸显了半导体产业从单纯竞争走向竞合的新趋势。特别是在AI计算需求持续增长的背景下，异构计算成为大势所趋，没有任何一家公司能够独立提供所有解决方案。写在最后
双方合作的消息公布后，英特尔股价在盘前交易中一度暴涨超过30%，英伟达的股价也有小幅上涨。市场用真金白银表达了对这一合作的认可。 不过，更宏大的故事在于未来：两巨头将如何通过NVLink无缝连接彼此架构？将如何为从数据中心到PC的各类计算场景提供更强大的AI算力支持？全球AI算力产业将走向何方？ 在这个AI重新定义计算的时代，没有什么是一成不变的，只有创新是永恒的。
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