AI CPU市場規(guī)模2025年將達(dá)574億美元，單芯片AI系統(tǒng)是趨勢

　　據(jù)海外媒體報(bào)道，自AlphaGo下圍棋勝過職業(yè)棋手新聞爆出后，關(guān)于人工智能(AI)的投資又掀起熱潮，除了較為人注意的考試機(jī)器人東大君以外，另一個(gè)比較不受重視的方向，則是制作高性能運(yùn)算芯片，讓現(xiàn)在需要高級服務(wù)器才能執(zhí)行的人工智能，可以用單一芯片執(zhí)行。

　　例如Google就自行設(shè)計(jì)TPU(Tensor Processing Unit)，讓展示期間是在服務(wù)器上運(yùn)作的AlphaGo，轉(zhuǎn)在TPU上執(zhí)行;其他廠商如英特爾(Intel)、三星電子(Samsung Electronics)、富士通(Fujitsu)等，也在研發(fā)類似的芯片。

　　讓單一芯片能執(zhí)行先進(jìn)人工智能，主要是針對云端運(yùn)算(Cloud Computing)的邊際運(yùn)算(Edge Computing)部分，大數(shù)據(jù)與云端運(yùn)算應(yīng)用中的瓶頸，在于數(shù)據(jù)從傳感器傳輸?shù)皆贫说臅r(shí)間，面對若干較需要即時(shí)性的應(yīng)用，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things)或自動駕駛，這可能會釀禍。

　　因此針對云端運(yùn)算的即時(shí)性應(yīng)用，提出的就是邊際運(yùn)算，數(shù)據(jù)先在終端或中端平臺先行運(yùn)算，針對即時(shí)性的需求進(jìn)行處理，回傳的只有處理過的數(shù)據(jù)，不需要包括原始數(shù)據(jù)，或是系統(tǒng)閑置時(shí)才回傳原始數(shù)據(jù)，這將明顯減輕云端系統(tǒng)負(fù)荷，同時(shí)提高運(yùn)算效能。

　　雖然邊際運(yùn)算可以用低端系統(tǒng)處理，重點(diǎn)在體積輕小容易接近終端，以便加快反應(yīng)速度，但邊際運(yùn)算的效能越低，則云端與網(wǎng)路系統(tǒng)負(fù)荷越大，而且像自動駕駛這種復(fù)雜系統(tǒng)，目前連高端服務(wù)器的運(yùn)算效能都還嫌不足，勢必要高性能的邊際運(yùn)算系統(tǒng)。

　　除了自動控制外，以人工智能進(jìn)行FPGA與功率半導(dǎo)體調(diào)整，加強(qiáng)電力應(yīng)用效率，也是另一個(gè)適合邊際運(yùn)算的應(yīng)用。

　　SoftBank社長孫正義在2016年購并ARM時(shí)，宣稱購并ARM的目的，在利用物聯(lián)網(wǎng)與ARM的芯片技術(shù)，創(chuàng)造更高端、相當(dāng)于甚至超過人類大腦運(yùn)算能力的超智能，指出的就是以高性能邊際運(yùn)算配合云端運(yùn)算架構(gòu)，讓人工智能的能力可以更上一層樓，而高性能邊際運(yùn)算芯片，就是重點(diǎn)。

　　據(jù)美國市調(diào)機(jī)構(gòu)Tractical研究，人工智能用CPU全球市場規(guī)模，2016年為11億美元，在自動駕駛將開始普及的2025年，則可超過574億美元，成長52倍，市場潛能極為驚人。

　　目前主要半導(dǎo)體廠與IT廠研究的這些芯片，預(yù)估將在2017~2018年間陸續(xù)問世，2020年以后市場競爭將轉(zhuǎn)趨激烈，后續(xù)發(fā)展值得持續(xù)觀察。