緊抓AI「芯」未來，華為/高通/英特爾/英偉達/谷歌都幹了啥？

撰文 Trista

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隨著人工智慧（AI）技術大紅大紫，各類終端廠商紛紛緊跟科技趨勢在自家產品中加入AI元素以便更好的搶佔市場。

在今年7月的華為消費者業務年中業績媒體溝通會上，公司消費者業務CEO余承東曾表示過，將在9月份發布AI晶元。8月25日他更新了一條微博內容如下圖所示，似乎是對AI晶元發布的再一次暗示，該晶元或會於9月2日在IFA 2017上亮相。

華為AI晶元亮相在即，業界對其具體形態的猜測也是多多，或是認為該AI晶元將集成到麒麟970中，或是認為該AI晶元將會獨立運用於多類型、品牌終端中，也有認為華為為麒麟970配備了專門用於AI運算的寒武紀晶元。

說法不一但都對華為將發布的AI晶元抱有極大的期待，尤其是期待華為和寒武紀的合作。據悉，華為和中科院計算所關係密切，而寒武紀正是中科院系企業，雙方合作具有天然基礎。

寒武紀被稱為全球AI晶元界的首個獨角獸，於近期宣布已完成1億美元的A輪融資，投資方包括國投創業，阿里巴巴創投、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點、涌鏵投資等。

不止於此，該公司還是全球第一個成功流片並擁有成熟產品的AI晶元公司，於2016年發布了世界首款商用深度學習專用處理器寒武紀1A，運行主流智能演算法時性能功耗比全面超越CPU和GPU等傳統處理器，可用於智能手機、安防監控、可穿戴設備、無人機及智能駕駛等多類設備。

不讓華為 高通也有AI元素

華為要給自家晶元配上AI元素，高通作為移動晶元界的老大怎麼能夠坐得住呢？作為智能手機晶元界毫無疑問的No.1，在智能手機市場增長放緩且各大手機廠商紛紛自主研發晶元的背景下，高通的業務亦是在向其他領域延伸。

在AI方面，高通同樣是緊跟潮流不久前才傳出其收購了荷蘭機器學習初創公司Scyfer，強化人工智慧方面的布局。此外，高通還投資過一家神經科學初創公司Brain Corp。

據悉，Scyfer在機器學習方面實戰經驗豐富，其技術已經用於製造、醫療及金融等領域。此次收購除了技術上的拓展外，公司創始人、阿姆斯特丹大學知名教授Max Welling博士也將加入高通。

而Brain Corp則是一家深耕於自動駕駛設備研發人工智慧、自動化人工智慧系統的軟體技術公司，旗下主打產品Brain OS平台能夠像訓練小朋友一樣的訓練機器人。

高通方面也曾透漏，公司的產品已支持許多AI使用案例，而基礎性研究更是在十年前就已經開始了。另外，首個面向驍龍系列移動平台設計的深度學習軟體框架驍龍NPE（Neural Processing Engine）的軟體開發包（SDK）已經面向開發者推出了。至於此前傳聞高通將推出的專用AI移動晶元雖然不知道將會於何時問世，但以其對人工智慧領域的重視就值得期待。

高通在人工智慧上的布局並非一朝一夕，並且認為，智能手機將成為人工智慧最大的載體，成為最普遍的人工智慧AI平台，而高通在智能手機市場的地位大家也都知道。

英特爾買買買 巨資布局爭先

高通是移動晶元領域的老大，英特爾則是PC晶元當之無愧的霸主。而這個霸主在失手移動晶元後為自己的轉型選擇了多個方向，AI便是其中之一。財大氣粗的英特爾在AI上的布局關鍵詞之一就是「買買買」。

今年以來的收購案中，英特爾以153億美元收購以色列自動駕駛公司Mobileye絕對要算是濃墨重彩的一筆，以40多倍的溢價率英特爾買到了什麼呢？

據悉，Mobileye是全球最大的ADAS及無人駕駛技術供應商，這家成立於1999年的企業佔有全球90%的ADAS市場份額。公司歸於英特爾麾下後，將會整合英特爾的自動駕駛部門並仍以以色列為研發總部，且還會保持自己的品牌名稱。

在Mobileye之前，英特爾還在2015年以167億美元的價格收購了Altera，成功拿下後者的FPGA。2016年9月收購了計算機視覺初創公司Movidius，後者的主要產品是被開發者稱為VPU的Myriad系列集成晶元。

2016年8月收購了深度學習初創公司Nervana Systems，獲得後者的軟體、硬體及雲計算服務。2016年5月收購俄羅斯計算機視覺公司Itseez，後者開發了供駕駛輔助系統使用的軟體和服務。

2015年10月收購了人工智慧公司Saffron Technology，後者深耕於企業軟體行業，研發過能夠預測路邊地雷爆炸的裝置。

很「壕」的英特爾通過買買買將大批有潛力的人工智慧相關企業納入麾下，成為了AI晶元行業中一支不可忽視的力量。

英偉達：GPU在手 天下我有

英偉達可算是人工智慧的東風最先照拂的企業，這家以顯卡聞名於世的公司已成功轉型為人工智慧計算企業，這與GPU在人工智慧計算中的天然優勢關聯密切。適用於處理大規模並行計算的GPU在深度學習領域優勢明顯，而人工智慧此次發展高潮正是由深度學習所引發的。

GPU被視為顯卡的「心臟」，同時也被認為是最適合用於訓練的晶元。在應用方面，谷歌、百度、微軟、Facebook及Twitter等巨頭和眾多AI初創公司都是GPU晶元的使用者，而英偉達也牢牢佔據了人工智慧領域最紅的陣營。

落實到產品上，早前英偉達曾發布過一款針對人工智慧應用的處理器：Tesla V100。據了解，該晶元基於12nm製程工藝打造面積達到了815平方毫米，集成了210億個晶體管、5210個CUDA核心。

性能方面採用了Volta全新架構的該晶元比早一年發布的擁有150億個晶體管的Pascal處理器要強很多，單精度浮點性能15 TFLOPS，雙精度浮點性能7.5 TFLOPS。而在發布之初這款晶元149000美元（約為102萬元人民幣）的售價也是引人矚目的焦點之一。

自動駕駛作為人工智慧的終極場景，是英偉達分外看重的一個領域。據悉公司已與超過50家汽車製造商建立了合作，如日本汽車廠商豐田為自家產品選擇了英偉達旗下的Drive PX平台。

因GPU在人工智慧應用中的先天性優勢，英偉達已成功躋身引領人工智慧風潮的企業之列，強勁的產品加上眾多合作夥伴，英偉達在AI這條路上走出的距離已讓許多企業難以追趕了。

有AlphaGo還有TPU的谷歌

AlphaGo橫掃圍棋界是開啟人工智慧大規模討論的契機，而支撐它進行比賽過程中海量運算的硬體是「誰」同樣是值得探討的。據悉，今年和柯潔對陣的AlphaGo搭載的正是谷歌自主研發的TPU。除了GPU外，FPGA和ASIC是人工智慧晶元的另外兩大熱門類型，而TPU就是一種ASIC。

TPU的亮相始於2016年谷歌I/O大會，當時公司稱該晶元已在自家數據中心使用了一年，並參與了AlphaGo和李世石之間的對戰。但TPU的具體資料則是在發布一年之後才浮出水面，谷歌於今年4月份才發文對其進行了詳細介紹。

TPU的應用範圍很廣闊，包括谷歌影像搜尋、谷歌照片、谷歌翻譯、谷歌雲視覺 API及圍棋高手AlphaGo的圍棋系統等等。

在今年的I/O大會上，比一代TPU更強大的二代TPU正式亮相，根據谷歌方面給出的資料可知，二代TPU既可以用在訓練上也可以用在推理上，包括4個晶元能夠提供180TFLOPs浮點運算的計算能力。然而TPU雖強但面向公眾出售晶元、主板或伺服器的可能性卻不大。

人工智慧對於科技行業的影響是巨大的，讓谷歌這樣的互聯網巨頭跨界了半導體領域，並選擇了一條與眾不同的路線介入。然而也正是這樣一家非半導體行業出身的企業成為了AI晶元界舉足輕重的力量。

結語：當然除了以上這些企業外，參與AI晶元行業競爭的國內外企業還有許多，如不久前宣布將為HoloLens開發AI晶元的微軟、發布了DuerOS智慧晶元的百度，及以地平線機器人為代表的一眾國內企業。

人工智慧對於晶元、智能硬體乃至整個科技行業的影響力日益深厚，在這位顛覆者的席捲下科技行業的發展值得我輩期待。

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