谷歌I-O开发者大会：AI依旧是主角.doc

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2、能靠“舆论”这么造出来吗？　　AI芯片：一切的基础　　为什么说AI芯片是AI技术的基础？当AI技术进一步发展，所需要的信息和运算量会进一步提升，CPU已经无法提供更加庞大的算力，目前人们用GPU来代替CPU进行深度学习，但为了考虑到算力膨胀和兼容性的问题，研发AI芯片已是大势所趋。　　而且芯片作为高投入、高尖精的技术，又是底层硬件基础，如果严重依赖它人，AI公司本身会非常难受——就和今天的中兴一样，命门一掐，受制于人。因此众多互联网大佬都在自行研发AI芯片，除了谷歌还有亚马逊、苹果、Facebook等。　　谷歌

3、研发的TPU最早公布于2016年，2013年就有相关传言在进行研发了。与李世石和柯洁大战而名声大噪的AlphaGo就搭载了TPU。　　AI芯片分为深度学习和专用类，前者可以搭载在大量AI平台内，进行深度学习和智能运算;后者用途则更加垂直，比如用于安防识别、智能家居、自动驾驶、云端运算，这也是目前AI芯片最为火热的四个落地场景。　　但深度学习AI芯片更加意义重大，一般是为深度学习框架而设计，这意味着它对开源架构进行了优化，能让开发者更顺利、更快捷地开发出更多的AI应用，形成数目繁多、品类齐全的AI应用生态。此外，

4、AI芯片与深度学习框架的一体化意味着标准的建立，如果选择这款AI芯片的开发者越多，企业的AI护城河就越稳固，类似PC之于Windows。　　用了我的芯片，在我的地盘你就得听我的。　　中兴事件引爆了中国芯片的“大跃进”　　由于半导体产业的先发优势，美国英伟达、英特尔、谷歌、AMD等企业的AI芯片产品一直是国内AI企业追赶和超越的对象。而在中美贸易摩擦导致的中兴芯片危机发生不久后，TPU3.0的发布也进一步催化了国内的造芯热度，相信接下来一段时间，对造芯追求的舆论将会掀起新的高潮。　　其实在中兴事件到I/O发布会之

5、前，各大网站的科技频道基本都被国内造芯的新闻刷屏：　　4月19日，阿里公布自研芯片Ali-NPU消息　　4月20日，阿里宣布全资收购AI芯片企业中天微　　4月23日，Rokid宣布自研AI芯片将于6月26日亮相　　4月27日，云天励飞正公布面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU　　5月3日，寒武纪发布首款云端智能芯片MLU100　　5月11日，华为被爆麒麟980处理芯片将在今年下半年发布　　5月11日，云知声宣布将在下周公布全球首款面向IoT的AI芯片　　……　　这个时间节点颇为耐人寻味，而且这些新闻大都有一个共

6、同特点：数据列得一个比一个好看，实体芯片难见踪影;一边高调打爱国牌“在AI上不做下一个中兴”，一边普天盖地自我宣传。也难怪众多网友不买账，纷纷调侃这些企业有蹭热点之嫌。　　但这也拦不住大企业纷纷倾力投入，同时更涌现一大票造芯创业者。凭心而论，在AI技术的浪潮下，AI芯片作为底层基础，战略意义可以说不言而喻，中兴事件也让人们看到了中国在这方面的短板。但做芯片，不能走炼钢铁那种大干快上的粗暴路线。　　端前一分钟，芯片十年功　　芯片这个东西，我们都觉得很常见，只要是个智能电子设备，都一定会搭载它，这就给老百姓一种错觉

7、，认为这东西很多企业都能做。其实很多企业家也没看透这一点，觉得只要砸点钱，挖点人，花个两三年时间，就能出成果。　　说有钱，市值两千多亿美金的英特尔够有钱吧？2016年，英特尔豪掷4.08亿美刀收购了一家明星AI创业公司Nervana，然后说要推出专用芯片——这大招一憋就是三年半，到现在连个芯片的影子都没见着。英特尔也没有把宝都押在Nervana身上，2015年英特尔以167亿美元收购了芯片商Altera，2017年英特尔以153亿美元收购拥有自动驾驶辅助系统及芯片方案的Mobileye……均是出手不菲，但与谷歌

8、形成鲜明对比的是，英特尔的AI芯片与AI应用至今仍泛善可陈。　　说到底，“买买买”的模式，在AI领域未必行得通。半导体产业链需要的是源源不断的资本、源源不断的技术投入，这一点已经得到了美日韩的验证。但AI芯片更需要一个完整的生态，底层芯片，中层系统，上层应用，缺一不可，退一万步说，就算芯片造出来了，如果没有形成应用生态，它也只是一个空中楼阁。　　这一点阿里很像英特尔，都是“买买买”的模