过去几年，因为新需求的诞生，互联网企业做芯片已经不是什么新闻了。日前，Amazon在发布新一代Echo的时候，就带来了其新款的定制芯片——AZ1神经边缘处理器。

　　“在处理中，时间很重要，” Amazon Echo副总裁Miriam Daniel在亚马逊的设备和服务团队主办的虚拟活动中说。她解释说：“想象一下，要求Alexa打开灯，如果有延迟，这会很抓狂。” “我们的团队非常努力地将Alexa的响应时间削减了数百毫秒的时间”。她接着说。

　　这是通过他们的新的AZ1神经边缘处理器，一个专门用于在边缘运行机器学习算法的新芯片实现的。它与在AZ1上运行的新的神经语音识别模型配合使用。

　　亚马逊高管表示， AZ1神经边缘处理器是与半导体制造商联发科技（MediaTek Inc.）合作开发的一部分。通过本地处理语音命令，它将使Echo能够更快地回答用户问题。早期的智能扬声器必须将语音命令发送到云进行处理，然后等待结果返回，但这会延迟Alexa的响应。

　　该公司的工程师对芯片进行了重大设计改进，以促进性能提升。AZ1被描述为能够以二十分之一的功耗为语音处理任务提供亚马逊上一代芯片两倍的性能。而且，它的内存使用量降低了85％，这进一步有助于提高硬件效率。

　　亚马逊可以利用Echo的新功能在本地处理语音命令，从而为离线使用提供更好的支持。由于不必将请求发送到云进行处理，因此AZ1芯片理论上可以使智能扬声器即使在连接混乱或无连接的环境中也能正常工作。

　　语音助手在消费者中的广泛采用也导致了除亚马逊以外的其他消费设备制造商将AI语音处理硬件列为优先事项。例如，Google LLC的最新Pixel 4智能手机装有一个名为Neural Core的芯片，该芯片可以在本地运行语音识别算法。反过来，苹果公司（Apple Inc.）最近推出了带有AI模块的新iPad Air，其AI模块的速度是平板电脑先前版本中的两倍。

　　延伸阅读：亚马逊的芯片布局

　　亚马逊自研芯片要追溯到2015年，彼时亚马逊与AMD合作开发64位Arm服务器处理器，用于亚马逊的数据中心。AMD还在2016年推出了与亚马逊合作的Arm芯片，代号“西雅图”的Opteron A1100处理器，但后来亚马逊退出了与AMD的合作。

　　还是在2015年，亚马逊转而斥资3.5亿美元收购了芯片厂商Annapurna Labs，这可以说是亚马逊在终端芯片的一次布局。作为全球最大的电商和云服务提供商，亚马逊过去几年一直在为其数据中心中的数百万台服务器研发芯片。

　　到了2017年年底，亚马逊斥资9,000万美元低调收购安全监视器供应商Blink，这被认为是亚马逊在芯片行动上的提速。亚马逊看中了Blink的省电芯片，打算用于旗下各种物联网（IoT）装置，包括Cloud Cam、Echo智能音响等。

　　进入2018年，亚马逊则终于开始发布自家的芯片。2018年11月，亚马逊在美国发布机器学习芯片AWS Inferentia，AWS Inferentia是一款机器学习推理芯片，支持TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch深度学习框架，以及使用ONNX格式的模型。不过亚马逊并不打算直接向用户销售这款芯片。

　　2018年12月， 亚马逊 推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton，目标直指英特尔。Graviton的问世显示出亚马逊AWS想要摆脱英特尔的决心。

　　2019年1月，据外媒彭博社透露，亚马逊旗下的AWS与三星风险投资、Avery Dennison共同参与了无线技术公司Wiliot公司价值 3000万美元的B轮投资。2018年11初，亚马逊携手英特尔，微软和美国明石风投投资了AI芯片初创公司Syntiant。这一系列的投资和自研动作，都显示着亚马逊正在由“软”向“硬”演变。

　　数十年来计算机和服务器都使用的是英特尔的CPU，但如今亚马逊自研芯片的成功，不但让该公司有了更多的选择，另一方面也助力亚马逊提升了自己与英特尔议价的能力。随着亚马逊在芯片领域的自力更生，其供应商英特尔的日子也开始逐渐松动起来。