谷歌微软“被逼”研发芯片人工智能开始改变硅谷

当前，人工智能发展成为主流趋势，对各行各业的影响力也不断上升。面对人工智能未来竞争，库卡机器人驱动器维修，硅谷诸多公司都开始研发新一代计算机芯片，微软和谷歌也不例外。

我们的未来似乎越来越清晰：人工智能无处不在，渗透到工作、生活的方方面面。在新技术的推动下，医疗保健、制造业将更加高效，诸如增强现实技术和自动驾驶汽车也会成为现实。

但随着仍供智能技术的发展，其已经到达了一个瓶颈：也就是说目前的计算机在运算能力方面还不够强大。诚然，我们对人工智能的关注往往集中在功能强大的算法上，却忽略了新一代计算机芯片的研发，而这恰恰是决定人工智能未来的主要方面。

有一个关键点已经显示出这一需求是多么强大。软件公司谷歌以及微软已经开始自行研发人工智能芯片。此外，有不少人工智能创业公司也在致力于相关芯片的研发。人工智能技术的发展不仅会改变我们的日常生活，也会重塑整个芯片行业。

上周末，微软曾透露了其人工智能芯片研发细节。在夏威夷举办的计算机视觉会议上，负责计算机视觉研究工作的微软全球执行副总裁HarryShum向与会者展示了专门为增强现实头戴设备HoloLens打造的新型芯片。Shum通过手部动作跟踪演示了该芯片的强大功能，其包括定制化的模块设计，兼容能够高效率进行语音和图像识别的深度学习软件。

早在微软宣布研发人工智能芯片之前，谷歌就于2016年发布了自家的深度学习专用芯片。谷歌研发的专门用于张量处理单元的TPU芯片能够让公司云端机器更高效地进行深度学习。该公司今年早些时候表示，由于语音识别技术的需求飙升，谷歌削减了15家数据中心建设。谷歌于今年5月份宣布，其已经开发出功能更为强大的TPU芯片，并将向其客户提供芯片租赁服务。

微软虽然专门为Hololens打造了专用的深度学习处理芯片，但并不意味着微软也需要从头打造自己的服务器芯片，从而与谷歌的TPU芯片进行竞争。早在几年前，微软已经使用可编程门阵列技术进行深度学习，让云计算的运行更加高效，相关算法的运行速度更快。微软计划于明年向其云客户提供这些服务。但最近有媒体问及微软是否会研发像谷歌那样的服务器定制芯片时，微软负责可编程门阵列技术的主管DougBurger并没有否认。他表示用于研发Hololens深度学习芯片的产品线也可以用于研发服务器芯片。

无论是微软还是谷歌，其动作都是人工智能芯片行业的典型发展，这对于诸如英特尔和英伟达等传统芯片厂商也是一种竞争。此外，库卡机器人驱动器维修，苹果也已经花费数年时间为其移动设备设计新型芯片，目前业界认为其也在开发芯片，KUKA机器人示教器维修，从而让iPhone能够运行人工智能程序。而包括Groq在内的很多创业公司也都在研发深度学习芯片，据悉Groq是由谷歌前TPU工程师创办的。半导体行业研究公司LinleyGroup创始人LinleyGwennap表示，诸如英特尔以及英伟达等传统芯片制造商正在竭力保持销售优势。我们发现很多云计算公司以及初创企业正在迎头追赶，因为他们通过自己的数据中心看到了巨大的市场需求。

受益于人工智能技术的快速发展，图形芯片制造商英伟达近年来销量和利润飙升。但是Gwennap指出，英伟达更多的是对现有芯片设计进行改进，而非从头开始打造新的深度学习芯片。

芯片制造商英特尔也在人工智能领域频频发力。去年夏天英特尔收购了一家名为Nervana的人工智能芯片公司，目前英特尔正在利用该公司技术开发专门的深度学习芯片。英特尔拥有世界上最复杂且最昂贵的芯片产品线。然而，这对于其研发人工智能芯片既是优势也是劣势。

人工智能芯片初创企业Graphcore创始人兼首席执行官NigelToon表示，我们所做的要更为简单，因为我们可以从头开始。上周该公司宣布获得融资3000万美元，其中包括谷歌DeepMind研究部门首席执行官DemisHassabis的投资，此外其还获得了来自OpenAI几位高管的投资。

从另一方面来说，大型的云计算公司在研发人工智能芯片时，可以有效借助自身在机器学习业务方面的丰富经验。谷歌TPU项目工程师NormJouppi指出，谷歌最大的优势在于我们芯片研发人员可以与应用程序开发人员携手共进，比如说如何让语音识别技术以及谷歌街景效果更好。当你专注于客户需求时，将有效缩短研发芯片的时间。

毫无疑问，无论是谷歌还是微软，其都在软件业务的基础上研发自家芯片。随着人工智能技术的发展，硅谷的基础行业芯片业正在悄然重塑。