全球AI芯片争夺战，谷歌率TPU杀入战场，英伟达英特尔紧追不放

随着人工智能技术的飞速发展，半导体行业正在经历一场深刻的变革，其影响范围之广、影响程度之深前所未有。每年创造3350亿美元的半导体产业，正在被人工智能系统的加速推进重塑。计算机正在逐渐认识世界，从微观的花草到宏观的人脸，从文本到声音，甚至学会了驾驶。这一变革不仅挑战了统治计算机行业近半个世纪的摩尔定律，也催生了专用负载芯片产业的繁荣。

在这场变革中，英特尔等传统芯片巨头面临着来自英伟达、微软、苹果、谷歌等科技巨头以及新兴AI芯片公司如CEVA、Eyeriss、寒武纪、华为等的激烈竞争。人工智能技术的崛起，尤其是深度学习的兴起，让各大公司意识到计算力鸿沟的存在，并纷纷投入巨资研发新的计算架构和专用芯片。

随着研究的深入，越来越多的科研人员开始从人类大脑处理信息的方式中寻找灵感，打造新的硬件体系结构。经过多年的发展停滞，计算机行业正在迎来新一轮的演化。这场变革的结果将是人工智能的飞速发展，让机器像人类一样感知周围的世界，能听会说，能看会写，甚至更多。

正如《纽约时报》在一篇报道中所描绘的，计算机正在从人类大脑获取设计线索，重点强调了谷歌、微软等公司在专用芯片领域的动向。斯坦福大学前任校长、计算机体系结构宗师John Hennessy也对此表示认同，并指出这是一个巨大的变化。新的技术正在不断推进计算机半导体的边界，将计算量扩展到大量微小的低功耗芯片上，像人脑一样运行。

在这场变革中，谷歌的TPU和英伟达的GPU都是值得关注的力量。谷歌通过推出自己的AI芯片——张量处理器TPU，展示了其在人工智能领域的决心和实力。英伟达的GPU也在深度学习领域大放异彩，股价飙升。两者都在推动人工智能的发展，为未来的计算架构和专用芯片领域的发展提供了重要的推动力。

人工智能正在深刻改变半导体行业，从计算架构到专用芯片，从硬件到软件，都在经历一场前所未有的变革。这场变革将带来人工智能的“寒武纪大爆炸”，为我们带来更多的可能性。英伟达在自动驾驶领域的探索之旅始于其基于Tegra处理器的技术平台，推出了DRIVE PX和DRIVE PX2自动驾驶汽车计算平台，并与特斯拉、奥迪等车企紧密合作，共同开发无人驾驶技术的前沿技术。在卡耐基梅隆大学教授的赞誉下，英伟达的GPU以其强大的深度学习算法加速能力，成为了机器学习领域的首选处理器。

微软则通过机器学习算法的不断革新，在搜索引擎领域取得重大突破。在早期阶段，微软面临着软硬件协调的挑战，直到工程师道格·伯格发现了FPGA的潜力，通过重新编程芯片以适应机器学习算法的需求，微软得以在数据中心大规模部署这些可编程芯片。微软的首位华人“全球技术院士”、首席语音科学家黄学东领导的团队更是实现了语音识别技术的重大突破，这一成就得益于英伟达提供的专业芯片的帮助。

微软与英伟达的紧密合作不仅推动了人工智能的进步，更在计算能力方面取得了显著成果。微软推出的Brainwave深度学习云平台结合了FPGA与云计算服务，为实时AI提供了强大的支持。该平台以英特尔的Stratix 10 FPGA为基础，可支持多种深度学习框架，并以极高的性能处理大型数据流。随着实时AI需求的不断增长，无论是搜索请求、视频、传感器数据流还是用户交互，Brainwave都能以极低的延迟处理请求，为微软在人工智能领域的领先地位提供了强有力的支持。而英伟达的GPU技术无疑是这一创新背后不可或缺的驱动力。在这个领域，微软和英伟达两大科技巨头正携手推动人工智能技术的边界不断向前延伸。AI芯片市场的繁盛与百家争鸣的时代

通用芯片已无法满足深度学习算法日益增长的需求，其效率低、功耗大、成本高的问题日益凸显。为了满足神经网络算法的高效运行，AI专用芯片应运而生，标志着人工智能浪潮下的新纪元。

无论是云端还是移动端的运算，都需要针对AI算法设计的专用芯片。云端芯片需要适应多种神经网络架构，进行高精度浮点运算，峰值性能达到Tflops级别，并支持阵列式结构以提高性能。而移动端的要求则更侧重于控制功耗，采用网络压缩等技术提升计算能效，同时保持计算性能和精度的平衡。

各大厂商在AI芯片研发上投入巨资，不仅云端和移动端互相借鉴，而且呈现出多样化的趋势。例如寒武纪的处理器，既面向大规模神经网络和多种机器学习算法，也针对智能手机、安防监控等各类终端设备推出特定处理器。

在云端，巨头如英伟达、英特尔、IBM等纷纷涉足。英特尔收购Altera后推出了基于FPGA的深度学习加速卡，并继续收购Nervana和Movidius，深化在ASIC芯片和视觉处理芯片方面的布局。百度推出了融合GPU通用性和FPGA高效率的XPU，为深度学习平台PaddlePaddle提供优化和加速。

在移动端，谷歌、苹果、三星等科技巨头都在研发专用AI芯片，用于构建手机和其他移动设备。微软为增强现实耳机设计专用芯片，自动驾驶汽车的研发也需要高效的移动端AI芯片。苹果的Apple X采用了定制的芯片来处理人工智能工作负载，其中的“A11 生物神经网络引擎”芯片使Face ID身份认证功能快速识别人脸，极大提高了用户体验。

华为在德国IFA 2017上发布了全球首款人工智能移动计算平台麒麟970，带有独立NPU专用硬件处理单元，其AI性能密度大幅优于CPU和GPU。中国还有其他公司也在进行AI芯片的研发。根据腾讯发布的AI产业报告，AI芯片作为产业核心有着巨大的产业价值和战略地位，但中国与美国在这一领域还存在差距。

这个时代的AI芯片市场呈现出繁盛和百家争鸣的景象。随着AI技术的不断发展，未来的AI芯片市场必将更加繁荣和多样化。在国内AI芯片研发领域，寒武纪、中星微电子、地平线机器人和深鉴科技等企业的名字已经崭露头角。寒武纪引领风潮，而中星微电子推出的“星光智能一号”芯片，则是一款具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片。地平线机器人致力于软硬件一体化的解决方案，让技术与实际应用无缝对接。深鉴科技更是打造了“深度学习处理单元”（DPU），目标是以ASIC级别的功耗，达到优于GPU的性能，目前第一批产品已经基于FPGA平台成功推出。

美国国防部研究部门Darpa的项目经理吉尔·普拉特（Gill Pratt）预测，这种向专业芯片和新的计算机架构转型的趋势，将引发人工智能芯片的“寒武纪爆炸”。他观察到，通过将计算量扩展到大量微小的低功耗芯片，可以使机器像人类的大脑一样运行，更有效地利用能量。这一变革可能会带来深远的影响。

走向专用芯片的迁移，不仅可能削弱芯片设计与制造巨头英特尔的地位，更可能从根本上改变每年规模达3350亿美元的半导体产业市场格局。在今年七月的一次专访中，英特尔AIPG首席技术官Amir Khosrowshahi表示，英特尔正在开发一系列针对AI的芯片产品，这些产品将超越谷歌的TPU二代。他认为，虽然AI专用芯片有其优势，但成功的机器学习解决方案需要整个生产流程的配合，不仅仅是处理器。不论如何，当前芯片界正在发生一场革命性的变革。尽管这种转变主要发生在支撑互联网的数据中心，但其影响将在更广泛的行业内逐渐显现。未来，新的移动芯片将帮助设备在本地处理更多和更复杂的任务，从语音识别到人脸识别，再到家庭机器人和无人驾驶汽车等各个领域都将受益。最终，每台设备都可能拥有自己的智能大脑。