除了宣布与Preferred Networks合作深度学习源代码框架“Chainer”，Intel更宣布未来中**着重放在人工智能技术发展，同时借由结合本身处理器硬件资源与软件技术，借此强化人工智能技术发展。
根据Intel的观察，预计在2020年以前的每日平均资料量将呈现爆发式成长，因此电脑运算势必迎接更大的改变，亦即导入深度学习的人工智能技术，借此推动全新资料演算模式，并且能以更快运算速度反应执行结果。
因此，相比其他同样投入人工智能技术演算发展公司，Intel强调将整合本身处理器硬件架构及软件端技术资源，使本身成为以资料运算导向为主的公司，未来在人工智能技术发展主轴依然会以PC为核心，并且持续借由3D Xpoint内存技术、可以软件编程的FPGA技术加速资料运算效率强化云端服务、人工智能与网络运算等发展重点。
除此之外，Intel也强调将会在合适的时间点选则切入正确市场，并且携手更多合作伙伴投入特定专业领域布局，在提供端到端技术解决方案之余，预计可同时成为芯片硬件与软件技术兼具发展的技术领先者。
由于现阶段人工智能技术依然处于初期发展规模，因此如何借由电脑运算实现更具效率的深度学习，借此形成执行效果更好的人工智能表现，也成为目前兵家百争市场竞争项目，而Intel也计划在此技术领域加倍投入发展，希望以此改变传统演算架构与全新资料使用模式。
以Intel的看法认为，2020年若资料持续维持爆炸式成长，借由电脑推动人工智能技术成长的运算能力至少必须提升12倍以上，因此除了在软件框架、演算法持续强化之余，硬件本身运算能力也必须有全新突破，例如先前与Google率先合作采用Skylake架构设计，并且提供Apache Spark可达18倍速度提升的Xeon E5系列处理器，或是改为Knights Mill架构设计的新款Xeom Phi，主要借由全新处理器架构、内存运算模组加速整体运算效率，进而提升更高学习需求。
不过，以现行推动巨量资料分析、人工智能与深度学习等应用的高效能电脑 (HPC)多半均导入GPU进行平行运算，因此实际上并非仅借由处理器效能推动全新运算模式，主要还是会看实际运算需求调整运算模型。而在多数运算架构中，同时整合输出、输入等控制指令的处理器，以及作为资料传输、缓冲依然扮演重要角色，因此成为Intel在深度学习、人工智能运算重点发展项目。
目前Intel已经开始借由Nervana运算平台将人工智能技术用于端到端装置连结运算，例如自动驾驶从装置端的视觉感知运算道云端协同运算等应用，而在医学研究方面也与Michael J. Fox帕金森氏症研究基金会合作帕金森氏症治疗、与安大略癌症研究中心等单位合作云端医疗协作，其他更包含新药研究、精简医院住院资源，或是建置可扩展遗传疾病研究中心。
与诸多学习框架合作，强调本身具备完整人工智能运算架构
在深度学习部分，Intel表示除持续扩展本身Neon学习框架，更将与Google TensorFlow、Preferred Networks Chainer等第三方学习框架合作，更针对人脸辨识、文字识别、语调学习等需求打造基础学习模型，让开发者能以此作为基础，略加调整之后打造全新学习模型。
另外，针对目前ARM架构处理器近年来持续着重装置端学习运算发展情况，Intel也强调本身同样具备相同运算架构，同时具备云端运算能力，借此扩展更完整的人工智能与云端运算发展。而对于NVIDIA等厂商借由GPU加速人工智能技术发展模式，Intel则认为此类方式仅只是人工智能技术发展模式的一部分，并不代表所有运算模式都是以此形式驱动。
