在错过了三年的市场生态打造后，英特尔想要让厂商们舍弃自己在CUBA架构和GPU硬件上的大量投资(时间+金钱)，转而投向Nervana芯片的怀抱，那这款产品必然要较之GPU有超过一个数量级的提升才足够吸引。
2、在英特尔产品一再跳票的同时，不仅有老对头英伟达在加速研发加速奔跑，各类人工智能专用AI芯片也不断崛起，就拿国内来说，寒武纪、深鉴科技、地平线等创业公司都已经在2017年下半年陆续推出(或正要推出)专用AI芯片，普遍宣布在2018年上半年进入量产，英特尔可以说是活生生把一个蓝海市场熬成了红海市场。
3、性能、速度、功耗比等方面暂时都是英特尔或是Nervana宣布的理论性能或是测试性能，在芯片进入量产之前，工程化的坑依旧有很多，最后如何达到价格、性能、稳定性等的多方平衡，仍是英特尔需要努力的方向。从英特尔决定一开始不单独售卖芯片看来，这块NNP的通用型、易用性可能还在攻克当中。
不过从另一方面讲，如果Nervana的产品真的成功量产，并且在性能、速度、功耗比等各个方面都较之GPU有着异常出色的表现，那么最起码英特尔在云计算数据中心这一人工智能领域的短板能够成功补足。再加上英伟达在边缘计算(端智能)方面由于GPU功耗较大而存在一定劣势，手握Movidius VPU低功耗视觉处理器的英特尔也许真的能够在人工智能浪潮中扳回一局。
而且，随着时间不断推移，有关NNP的信息也越来越多，越来越具体。虽然我们在2017年可能看不到这块芯片，但是在紧接着的2018 CES上，也许英特尔会给我们带来一个新惊喜。
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