【英伟达要担心亚马逊造 AI 芯片吗？】谷歌、苹果、微软、亚马逊AI芯片对比

【新智元导读】凭借GPU，英伟达公司一直是AI趋势的最大受益者之一。但随着科技巨头纷纷研发自己的AI芯片，包括谷歌的TPU、苹果的神经引擎、微软的FPGA，以及亚马逊正在为Alexa研发的定制AI芯片，英伟达还能保住它的龙头地位吗？它能否保持目前的惊人增速，又或会失去大量客户？

人工智能（AI）的兴起引发了各种各样的军备竞赛，其中最大的技术公司正在寻求从新兴技术中受益。英伟达公司一直是这一趋势的最大受益者之一，因为其图形处理器（GPU）是训练AI系统的早期选择。GPU能够同时执行大量复杂数学运算，这使它成为AI应用的完美选择。

英伟达的数据中心业务已经出现爆炸式增长，连续七个季度实现了三位数的同比增长，其股价自2015年初以来已上涨超过1,000％。一些曾经拥抱NVIDIA GPU的知名企业现在正在寻求开发其他解决方案来增强或取代GPU。亚马逊可能是最新进入竞争的科技巨头。

亚马逊是人工智能的早期采用者，并且根据最近的报道，亚马逊正在研究可以在设备上进行处理或在边缘处理的定制AI芯片，而不是仅仅依靠将设备连接到云端。目前，当用户向亚马逊的数字助理Alexa发出请求时，信息会被传输到云，云处理请求并将响应提交回设备。这个过程会导致稍微的延迟。在本地处理语音识别的能力将改善由数字助理驱动的任何设备（包括Echo系列智能音箱）的响应时间。

亚马逊在2015年初斥资3.5亿美元收购了以色列芯片制造商Annapurna Labs，这增强了它在处理器方面的能力。该公司为数据中心开发的网络芯片能够传输更大量级的数据，同时电力消耗更少。亚马逊目前拥有超过450名拥有一定程度的芯片经验的员工，该公司可能开发其他专业芯片。该报告还暗示，亚马逊可能正在为其云计算部门AWS开发AI处理器。

2016年初，谷歌透露，它正在研发被称为张量处理器（TPU）的定制AI芯片。专用集成电路（ASIC）旨在为公司的深度学习AI应用程序提供更高效的性能，这些应用程序能够通过处理海量数据进行学习。该芯片为TensorFlow奠定了基础，TensorFlow是用于训练该公司的AI系统的框架。

最新版本的TPU可以处理AI的训练和推理阶段。正如其名称所示，AI系统在训练阶段“学习”，推理阶段则是算法完成它们被训练的工作。谷歌最近宣布，谷歌云的客户现在可以访问这些处理器。

苹果公司一直是用户隐私的支持者，并且走了一条与它的技术同行不同的道路。该公司的移动设备为传输到云端的任何数据添加电子噪音，同时剥离任何可识别个人身份的信息，从而提供更大程度的用户隐私和安全。随着iPhone 8和iPhone X的发布，苹果开发了一种神经引擎，作为其新的A11仿生芯片的一部分，该芯片是一款可在本地处理多种AI功能的先进处理器。这大大减少了传输到云端的用户信息量，有助于保护数据。

微软公司早前投注于可定制处理器——称为现场可编程门阵列（FPGA）——这是一种专用芯片，可在制造后为客户的特定用途进行配置。这些已经成为微软Azure云计算系统的基础，并且提供比GPU等传统产品更灵活的架构和更低的功耗。

虽然这些公司都采用了不同的处理器策略，但他们仍在使用大量英伟达的GPU。

英伟达的增长仍在继续。在最近一个季度，英伟达公布了创纪录的29.1亿美元的营收，比上年同期增长了34%。该公司的数据中心部门（其中包含AI的销售）同比增长105%，达到6.06亿美元，目前占英伟达总收入的21%。

竞争是不可避免的，但到目前为止还没有解决方案能够完全取代GPU。英伟达现在可以高枕无忧。