全球科技巨头围绕人工智能（AI）芯片的布局令人眼花缭乱。

一方面，智能设备厂商和云计算厂商加速介入AI芯片领域。比如，根据5月底的外媒爆料，苹果正在开发一款叫作“苹果神经网络引擎”的AI专用处理器；谷歌在不久之前也推出了第二代TPU。

另一方面，已经向AI转型的传统芯片厂商的一举一动更是备受外界关注。比如，英特尔在Computex 2017上宣布，2017年下半年将推出速度比GPU快10倍的深度学习专用芯片。软银孙正义在此前234亿英镑收购ARM基础上，近日增持英伟达并成为其第四大股东，对于业界来说同样劲爆。

不过，几乎包罗万象的人工智能，目前还处于早期阶段，科技巨头加快布局亦属正常。正如英特尔中国研究院认知计算实验室高级研究总监Peter chen在接受《中国经营报》记者采访时所说，人工智能还只是一个三岁小孩，目前在技术上还没有出现足够好的架构，决胜未来的关键是谁能在正确的方向上驾驭人工智能。

人工智能转型

目前，美国前三大云计算厂商亚马逊、微软、谷歌都已经不同程度地介入到人工智能领域，作为智能手机巨头的苹果则介入AI芯片领域。不过，几大巨头介入人工智能的目标和路径并不相同。

根据彭博社的相关报道，苹果公司正在开发一种专门用于处理AI任务的定制化芯片，目的是将AI技术更好地应用在iPhone、iPad等产品中，提升其性能表现。

苹果CEO库克日前已经宣称，苹果依旧会主导下一个时代的“人工智能”手机市场。开发定制化的AI芯片，无疑是苹果向人工智能手机市场转型的重要组成部分。

国内一家手机芯片厂商的技术人士告诉本报记者，苹果手机一些人工智能服务目前是由“CPU+GPU”实现的，苹果自主开发AI芯片的目标应该是，将目前由CPU和GPU处理的AI任务，转向由专门的AI芯片进行处理。

该人士表示，这样做的好处在于，能进一步提升苹果智能设备的运算能力，不再需要将实时数据传送到云端进行处理，因此可以提供更快的人工智能服务。另外，这样做还能增强电池的续航能力。

值得注意的是，不仅是开发定制化的AI芯片，苹果实际上正在全面提升对核心元器件的掌控能力。

此前，业界一直有消息称，苹果已经在内部建立团队，专门研发对智能手机来说最为核心的基带处理器。5月31日，外媒报道苹果挖到高通公司负责工程技术的副总裁Esin Terzioglu，外界自然再次联想到了苹果开发基带处理器的事情。

前述芯片厂商技术人士认为，苹果试图从CPU到GPU再到基带芯片、PMIC、AP、蓝牙芯片甚至是闪存等核心元器件，技术体系越来越封闭，核心诉求还是想保住自己的高利润率。

在向业界输送实现人工智能的基础计算资源方面，美国三大云计算厂商亚马逊、微软、谷歌的目标是一致的，但是谷歌的野心显然更大，不仅提供云计算能力，还从源头上介入人工智能芯片领域，并且开发人工智能的应用。而亚马逊和微软，更多是在应用层面做文章。

谷歌在2017年I/O大会上已经明确喊出“AIFirst”（人工智能优先）的口号，同时还推出了第二代TPU。谷歌没有公布第二代TPU的技术细节，仅仅透露了在功能上第二代TPU的运算速度达到180万亿次，既可以训练人工智能的算法模型，也可以用于人工智能的推理，并且宣称，将TPU组合成“TPU Pods”的计算能力，可以与世界前500强的超级计算机媲美。介入AI芯片的同时，谷歌还推出了Google Home、Google Assistant等人工智能应用，在市场上也取得了较大的领先优势。

数据显示，全球最大的云计算厂商亚马逊基于AWS开发的人工智能应用——Amazon Echo，已经抢占了美国70%的智能家居市场份额。基于Azure开发的人工智能应用微软小冰等，也正在加大面向中国等市场的推广力度。

军备竞赛升级

相对谷歌、苹果来说，处于产业链更上游的英特尔、英伟达等芯片厂商，在人工智能领域的布局影响无疑更大，争斗也更加精彩。

英伟达在5月11月的GPU技术大会上发布新品Tesia V100，又被称为Volta，号称史上最强的GPU加速器，具有强大的深度学习性能。英伟达方面的说法是，相对于之前的GPU产品，最新的Volta可以让深度学习的训练提速12倍、推理速度提升6倍。英伟达方面甚至表示，Volta的推理性能要比英特尔的Skylake CPU架构快15~25倍。

不过，在Computx 2017上，英特尔很快“打脸”英伟达，表示将在2017年的下半年推出深度学习专用芯片，这种芯片速度比GPU快10倍，还将在2020年之前把深度学习的训练速度提升100倍。英伟达是人工智能GPU芯片第一大厂，英特尔“打脸”的目标不言而喻。

Peter chen告诉记者，在人工智能上，英特尔具备独特的端到端的优势，对于这种优势的简单理解就是，在后端英特尔占据90%以上的云计算数据中心服务器芯片市场份额，在前端英特尔的产品广泛存在于用户笔记本电脑、智能手机甚至是IOT设备中，而所有的人工智能都是基于云计算也就是大数据开发，并且在前端的产品上实现的，因此不管GPU也好，TPU也罢，起的都是“加速器”的作用，需要通过CPU+GPU/TPU的方式才能实现人工智能。在美国，亚马逊、微软、谷歌恰恰是英特尔最重要的合作伙伴。

英特尔中国研究院院长宋继强介绍，该公司在人工智能上的产品链已经涵盖至强处理器、Nervana平台和FPGA、Omni-Path网络、3D XPiont存储等硬件平台，以及针对深度学习、机器学习而优化的数学函数库、数据分析加速库等软件平台，和Saffron、Movidius等工具平台等，可以根据任何有志于开发人工智能应用的公司的实际需求，全方位地提供帮助。

本报记者近日在安徽合肥科大讯飞总部了解到，业界闻名的“讯飞超脑”项目，就是在英特尔人工智能技术的基础上开发出来的。另据了解，英特尔技术也正在医疗等领域的人工智能开发项目中加速落地。

无论如何，人工智能注定不是一个少数公司包打天下的市场，而是一个先到先得的市场。比如，英伟达在人工智能上的布局已经在业绩上有所体现了，根据最新发布的截至4月30日的2017年第一季度财报，英伟达数据中心营业收入当中的人工智能部分，相比去年同期暴涨了186%。

Peter chen告诉记者：“2016年，人工智能方面的数据运行，仅仅占到数据中心运行总量的5.5%。目前这个数字还很小，但我们相信它将快速增长。我们估计，在未来三到五年，这个数据将增长到数据中心运行总量的70%。这对行业所有人来说都是一个激动人心的数据，所有人都应该好好把握这个机遇，推动相关产品向人工智能的方向发展。”