上周英特爾剛在北京開了個規(guī)格不小的會議，發(fā)布自家 “Cannon Lake”10納米晶圓的同時，高喊出摩爾定律還沒有終結(jié)。

今天，依然穿著皮夾克的英偉達掌門人黃仁勛，在 GTC China 上直接硬懟 Intel，說出摩爾定律已經(jīng)終結(jié)。原因是“設計人員無法再創(chuàng)造出可以實現(xiàn)更高指令級并行性的CPU架構(gòu)。”“晶體管數(shù)每年增長50%，但CPU的性能每年僅增長10%。”

強調(diào) GPU 的未來價值，是近兩年英偉達在人工智能風口上一直在做的事情。而今年的 GTC China，英偉達想要展現(xiàn)的東西已經(jīng)非常清晰：基于 GPU 計算力的人工智能生態(tài)。

人工智能生態(tài)的影響力究竟有多大?最直觀的體現(xiàn)是：今年，有 2.2 萬人參加英偉達的 GTC 大會。

在英偉達的計算力基礎(chǔ)上，人人似乎都想跟著人工智能的風口飄一會兒。

來看看英偉達都做了什么吧。

先是宣布百度、阿里巴巴、騰訊已在各自的云服務中采用英偉達 Tesla V100 GPU。然后又重點介紹了下通過 Inception 計劃，英偉達已經(jīng)支持了 1900 家初創(chuàng)企業(yè)。重點突出了公司合作層面的生態(tài)覆蓋。

之后就是整場發(fā)布會的重磅發(fā)布環(huán)節(jié)。英偉達發(fā)布了一款支持所有框架的可編程 AI 推理加速器：NVIDIA TENSORRT3。

簡單來說，NVIDIA TENSORRT3 相當于一個橋梁，讓訓練好的深度學習網(wǎng)絡通過這個橋梁部署到 GPU 上，并且 TENSORRT3 在英偉達的宣傳中，還是“世界上最快的 TensorFlow 應用平臺”，處理圖像時只有7ms的延遲，處理語音的延時不到200ms。而 TensorFlow 是目前深度學習領(lǐng)域一個比較受歡迎的框架，前段時間 Google 還對外宣布正在中國圍繞谷歌人工智能開源軟件庫TensorFlow進行工作，希望能讓中國開發(fā)者更好地利用TensorFlow的開放資源。

目前追趕人工智能創(chuàng)業(yè)風口的創(chuàng)業(yè)公司相當多，所以創(chuàng)業(yè)成本也是挺should 關(guān)注的一個部分。在發(fā)布會上，黃仁勛反復的說用了 Tesla V100 后，每臺 V100 服務器可以節(jié)省 50 萬美元的硬件成本。對于創(chuàng)業(yè)公司來說還是看起來挺誘人的。

發(fā)布了適應人工智能部署的平臺，自然還是要重點介紹下應用領(lǐng)域，黃仁勛在現(xiàn)場展示了幾個 demo，其實還是集中在了人工智能技術(shù)最直接的應用領(lǐng)域：視覺識別，語音識別以及自動駕駛上。

之后黃仁勛還發(fā)布了 Xavier，英偉達說這是首款全球自主機器處理器，是迄今為止最為復雜的片上系統(tǒng)。不過要等到 2018 年第一季度才給早期接觸的合作伙伴提供樣片，2018 年第四季度才能全面出貨。先是會和京東做合作，用來做機器人。

黃仁勛說，下一個AI時代，是AI離開云端，走入與人類交互的機器中來。

隨著運算力的提升，人工智能的運算做到完全離線確實是一個未來趨勢，只不過目前來看還比較遠，自助學習的 Xavier 雖然英偉達已經(jīng)開發(fā)了幾年，目前也僅僅是能夠在一些機器人上面用，來應對一些簡單場景的處理。

至此，英偉達的 AI 布局算是全部鋪開了，從最基礎(chǔ)的運算力 Tesla V100 GPU，可編程推理平臺TensorRT 3，自助機器人 Soc Xviare，還有為創(chuàng)業(yè)公司搭建的 NV Drive開發(fā)自動駕駛平臺，覆蓋了人工智能的所有應用領(lǐng)域。

一個觀察是，在今年的 GTC 上，運算能力以及人工智能訓練不再是會議主題，整個會議都在圍繞一個重要的詞來進行：“應用”。英偉達拉來了幾乎所有的國內(nèi)大公司，在人工智能應用落地上進行合作，也通過自家的扶持計劃，鼓勵和投資創(chuàng)業(yè)公司，推進相關(guān)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

接下來要做的，就是期待人工智能進一步落地，真正融入生活了。