打破平衡，AI革命正催生一場各懷“芯”思的軍備競賽

　　“不是每個AI芯片都一樣，”英特爾旗下Movidius的營銷總監(jiān)Gary Brown表示。“每個芯片可以在不同時間處理不同的智能問題。我們的芯片是視覺智能，算法通過相機輸入來從所看到的內容學習。這是我們的重點?！?/p>本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/201807/383154.htm

　　同時，如果要在人手必備的智能手機或者AR耳機上嵌入AI，電源就成了最大的挑戰(zhàn)。英偉達的Volta處理器可以說是人工智能領域的“霸主”，但功耗高達300瓦，所以，用于手機不現(xiàn)實。

　　當然，對專業(yè)化和高能效的追求也不是AI芯片存在的全部原因。IBM研究員兼IBM Power Systems的開發(fā)副總裁Brad McCredie提出了一個更為明顯的原因：“幾十年來，IT行業(yè)首次出現(xiàn)增長，而且是指數(shù)變化。同時，預計會有更多資金會進入這個行業(yè)，且都是圍繞AI的。這種情況會導致大量的VC涌入該領域。毫無疑問，人們看到了淘金熱?！?/p>

　　原因二：一個全新的生態(tài)系統(tǒng)

　　專注于人工智能的芯片不是憑空設計的，伴隨它們的是處理人工智能和機器學習并行性的新方法。如果用標準PC的過時技術來構建AI協(xié)處理器，那就像將法拉利引擎放入了大眾甲殼蟲一樣。

　　英特爾首席技術官兼Nervana聯(lián)合創(chuàng)始人Amir Khosrowshahi說：“當人們談論人工智能和AI芯片時，構建人工智能解決方案會涉及很多非AI技術，比如CPU，內存，SSD和互連等。讓所有這些發(fā)揮作用很關鍵。”舉個例子，當IBM為關鍵任務系統(tǒng)設計Power9處理器時，使用了英偉達的高速NVLink進行核心互連。

　　不過硬件本身不能在機器學習中的學習，軟件起著重要作用。事實上，現(xiàn)在硬件和軟件正在并行的軌道上發(fā)展，目的是支持新型AI芯片及其使用浪潮。開發(fā)了CUDA編程語言(CUDA允許開發(fā)人員編寫應用程序并使用英偉達GPU進行并行處理)的前斯坦福大學教授Ian Buck指出在英偉達，軟件和硬件團隊的規(guī)模大致相同。

　　對Buck來說，人工智能代表一種新型計算的原因之一，是因為它構成了硬件和軟件之間的一種新型關系?！拔覀儾恍枰紤]向后兼容，我們正在重新設計處理這些任務的處理器并與軟件一起運行?！?/p>

　　一場各懷“芯”思的軍備競賽

　　如今，在AI芯片領域有很多潛在的開發(fā)商，面臨的最大問題是有多少可以進入市場，有多少會保留給供應商，還有多少會被淘汰。畢竟，現(xiàn)在多數(shù)AI芯片仍是空頭支票。

　　很多設計AI芯片的非CPU制造商，如谷歌，F(xiàn)acebook和微軟等，似乎都在正在針對自己的產品研發(fā)定制芯片，而且很可能不會將之推向市場。對擁有數(shù)十億美元收入的他們來說，有資本投入到定制芯片的研發(fā)中，也無需立即得到回報。因此，用戶可能會依賴谷歌的TPU作為其谷歌云服務的一部分，但卻不會直接銷售。這也是Facebook和微軟想要的。

　　至于其他芯片，肯定會上市。英偉達最近宣布推出三款面向智能機器人的芯片Jetson Xavier，全球首款專為機器人設計的計算機。與此同時，英特爾承諾其代號為Spring Crest的首款商用神經(jīng)網(wǎng)絡專用人工智能芯片將在2019年發(fā)布。

　　但所有參與者都能存活下來嗎?“未來，我們會看到人工智能的進化過程，”Gary Brown說?！叭绻朐跀?shù)據(jù)中心使用AI，就需要一個芯片。我們可能會看到不同的芯片有不同的優(yōu)勢被集成到CPU中?；蛟S，我們還有可能看到具有多種功能的芯片。”

　　是不是覺得這種發(fā)展有點似曾相識?其實，AI芯片的發(fā)展在某些方面可以與過去芯片的演變相匹配——從高度專業(yè)化和眾多的競爭對手開始，到一些產品贏得關注，最后一些市場的領導者兼?zhèn)涠囗椆δ?。三十年前?0386是首屈一指的桌面芯片，之后是80486，最后CUP逐漸獲得了安全擴展功能，發(fā)展成了GPU。

　　因此，與其他所有技術一樣，新興的AI芯片行業(yè)當前眾多競爭對手的局面不會維持太久。OTAS的Doris指出，許多不上市的內部使用芯片將成為高級技術人員的關注項目。 Intersect360的Snell表示，AI芯片初創(chuàng)公司的數(shù)量也會減少，“現(xiàn)在有太多的AI芯片創(chuàng)企了，需要被整治?！笔聦嵣?，大部分創(chuàng)業(yè)公司都只是希望開辟一個可以吸引大公司對其進行收購的利基市場而已。IBM的McCredie也表達了同樣的觀點，“我同意，這將是一個艱難的選擇，但必須要縮小范圍。”

　　或許，有一天，這個新芯片領域看起來與舊芯片領域別無兩樣——x86，英偉達GPU，ARM等。但就目前而言，這場AI芯片競賽已經(jīng)脫離了起跑線，并且其眾多參賽者都打算繼續(xù)堅持下去。