人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

亞馬遜 (Amazon) 創(chuàng)辦人 Jeff Bezos 日前在公開會議上宣告，現(xiàn)在是人工智能 (AI) 應(yīng)用的黃金時代，是人工智能復(fù)興時期，聲稱電腦運(yùn)算已經(jīng)準(zhǔn)備改變所有的商業(yè)模式。事實上，現(xiàn)在人工智能幕前幕后都戰(zhàn)況激烈，Nvidia、Intel、Google 等大廠在芯片領(lǐng)域也都虎視眈眈。

MIT 報導(dǎo)，Nvidia 為游戲和圖形制作使用的繪圖芯片，過去幾年促成許多機(jī)器學(xué)習(xí)的突破性應(yīng)用，大幅推升企業(yè)利潤和股價，但未來的路可能不會這么順?biāo)欤驗閹准倚酒堫^都在主打新產(chǎn)品可加速人工智能應(yīng)用，連軟件大廠也都在自己打造適合自家軟件的硬件核心。

由于保險和金融等許多行業(yè)的公司，正在投資機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，因此 Google、亞馬遜和微軟都認(rèn)定，未來許多企業(yè)會向他們購買人工智能軟件，因此在硬件上也必須砸大錢來支持軟件運(yùn)作。

報導(dǎo)認(rèn)為，Nvidia 占有人工智能芯片市場優(yōu)勢是運(yùn)氣好，因為電腦圖形所需的基本數(shù)學(xué)運(yùn)算，與被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法相同。從 2012 年開始，研究人員發(fā)現(xiàn)，將新技術(shù)置于這種技術(shù)之上，繪圖芯片可讓軟件在解釋圖像或語音等任務(wù)上變得聰明很多。

隨著人工智能市場成長，Nvidia 已經(jīng)調(diào)整芯片設(shè)計以支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本周宣布的新 V100 芯片是這一努力的頂峰，并具有專門用于加速深入學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的新核心。Nvidia 強(qiáng)調(diào)其電力和能源效率將有助于企業(yè)或云供應(yīng)商大幅提升使用人工智能的能力，聲稱“可以將數(shù)據(jù)中心的吞吐量提高 15 倍，而不必建立新的數(shù)據(jù)中心。”

而 Nvidia 的新競爭對手認(rèn)為，他們可以直接為加速處理人工智能軟件的硬件運(yùn)算能力與效率來從頭設(shè)計芯片，而不是調(diào)整繪圖芯片技術(shù)。例如英特爾去年購并 Nervana 之后，承諾今年會發(fā)布深度學(xué)習(xí)芯片。英特爾花了 167 億美元購并全球可程序邏輯 (FPGA) 芯片制造商拓朗半導(dǎo)體 (Altera)，準(zhǔn)備藉 FPGA 技術(shù)發(fā)布加速深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品。

微軟也是以 FPGA 為機(jī)器學(xué)習(xí)軟件提供動力，并將其做為云端平臺 Azure 的核心部分。Google 也在去年夏天表示已經(jīng)在使用內(nèi)部開發(fā)，為人工智能訂制的芯片 TPU，去年已經(jīng)替 AlphaGo 贏得棋盤游戲冠勝利，Google 表示不會出售 TPU，但使用 Google 云服務(wù)企業(yè)將會獲得 TPU 的電力和能源效率的好處。

打造 Google 芯片的幾名工程師已經(jīng)離職，成立一家擁有 1 千萬美元資金的創(chuàng)業(yè)公司 Groq，打造專門的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片。其他類似的新創(chuàng)公司包括 Wave Computing，表示其產(chǎn)品已經(jīng)在客戶測試階段。

不過 Nvidia CEO黃仁勛趁機(jī)批評競爭對手的技術(shù)，他說如 Google 的 TPU 這種的自定義芯片的靈活性不夠，無法在不同種類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上達(dá)到同樣運(yùn)算水準(zhǔn)，認(rèn)為這是一個重大缺點，而像微軟與英特爾所青睞 FPGA 則是太耗能。

黃仁勛聲稱 Nvidia 正在為深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造最有成效的平臺，且現(xiàn)在已經(jīng)比競爭對手更快到達(dá)技術(shù)甜蜜點，但其他競爭廠商今年也將在人工智能芯片上有大動作，這一戰(zhàn)場勢必將受到市場密切關(guān)注。