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三大巨头英特尔、英伟达、谷歌打响芯片之战
在5月10号圣何塞市人头攒动的英伟达年度开发者大会上，英伟达行政总裁黄仁勋先生详细解读了其公司研发的新型芯片，该芯片可提高人工智能算法的计算速度。
黄仁勋，英伟达CEO，正在加州圣何塞市的公司大会上发表演讲。
在5月10号圣何塞市人头攒动的英伟达年度开发者大会上，英伟达行政总裁黄仁勋先生详细解读了其公司研发的新型芯片，该芯片可提高人工智能算法的计算速度。而这位总裁的表现可谓是谨言慎行。
过去几年中，英伟达为提高游戏和图像制作而研发的图形处理器曾有力地催生了机器学习产业的诸多突破，其市值和股票也因而一路扶摇直上。随着英伟达把更多的资金投入人工智能产业，英特尔、谷歌等其他研发AI芯片的企业的角逐也愈发激烈。
黄先生在会上介绍最新芯片Tesla V100时还尤为谨慎地避免提到任何竞争对手的名字。比如，他所谓的“某些人”其实指代谷歌。但他特别对对手的技术却做出明确的批评，特别是讨论AI芯片在云计算的应用方面具有广大前景时，黄对对手的批判尤为直接。
各种各样的行业如医疗保健，金融等都纷纷投资机器学习的基础设施。云计算服务商的领先企业谷歌，亚马逊和微软则希望这些企业能从他们这里购买运行人工智能软件的服务，并打算重点投资新型硬件从而增强这类服务。
英伟达之所以能在朝气蓬勃的AI芯片市场一马当先，是因为它曾经抓住了一次偶然的机遇。其实计算机绘图和用人工神经网络实现机器学习所需的基本数学操作并无差别，英伟达的研究人员从2012年开始研发，发现用这种新技术提高软件的图形处理器后，软件的智能性大大提高，能更准确地进行解读图像或翻译语言等任务。
随着AI市场不断壮大，英伟达为使芯片更加适合在神经网络上应用而不断调整着芯片设计。V100芯片配备了新型内核，是加速深度学习算法的专用芯片，这正是英伟达不断改善的成果。
黄表示，该芯片强大的功率效率和能源效率能大大提高企业和云服务提供商应用AI的能力。“不需要另外建造数据中心，你就可以把数据中心的吞吐量提高15倍。”
但英伟达的新对手称，想要提高硬件运行AI软件的速度和效率，他们可以从头设计全新的芯片，没必要调整图形芯片技术。
比如英特尔就表示，今年下半年将以去年初创企业Nervana提供的技术为基础，推出一款新型的深度学习芯片。
英特尔还准备发布一款加速深度学习的芯片，该芯片的技术基础则来源于它以167亿美金收购的Altera公司，Altera制作的FPGA芯片能在重新配置后支持某些特定算法。微软曾斥巨资研发加强机器学习软件的FPGA，还将FPGA视为云平台Azure的核心元件。
与此同时，谷歌于去年表示已在使用一款为内部专为人工智能技术定制的Tensor Processing Unit(TPU)芯片，该芯片在去年AlphaGo战胜围棋冠军选手时就曾立下功劳。谷歌表示，虽然这些芯片不予出售，但使用该公司云计算服务的企业一定能因芯片本身的强大的功率效率和能源效率而受益。
然而几位参与搭建该芯片的谷歌工程师已经离职创业，融资1000万美金后成立了一所叫Groq 的企业，也在研发一款机器学习的专用芯片。具有类似项目的创业公司还包括Wave Computing，该公司还表示客户已经开始测试其研发的硬件。
黄在大会上表示英伟达的技术有着得天独厚的优势。谷歌的TPU等定制芯片因为太过灵活，难以和很多其他类型的神经网络在工作时保持并驾齐驱——在不断测试和应用新创意的AI行业，这是个巨大的劣势，而微软和英特尔等企业押注的FPGA的缺点则是耗能太大。
“我们正在打造最具成效的深度学习平台，”他说道。鉴于今年其他竞争对手也开始越来越多地披露各自的产品，他的这一说法将受到大众的密切关注。
原文地址：http://www.eeboard.com/news/ing/
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人工智能大盘点:10大主流AI巨头都在做啥?
天极网网络频道
作者：万佳
责编：万佳
　　【天极网网络频道】科学技术的发展，让人工智能成为信息时代的尖端科技。无论是谷歌的“阿法狗”，还是的“沃森”，都显示出人工智能所不可思议的潜力。如果说，未来10年有一项技术能够颠覆人类社会，那么非人工智能莫属。
　　近期，高盛公司发布了一份《人工智能》报告，探讨人工智能的的发展和生态体系。首先，该报告定义了何为人工智能：人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。它包括自然语言处理和翻译、视觉感知、模式识别，但应用数量和复杂性在快速增长。
　　实际上，目前人工智能的主要领导者都是一些国际巨头，比如、谷歌、IBM等。这些科技巨头对人工智能已有十几年的研究，并且部分研究成果已经进行。同时，我们看到国内的大公司，比如BAT都在大力推进人工智能研发。
　　今天，笔者摘取报告一部分，盘点一下谷歌、亚马逊、、微软、Facebook、英伟达、英特尔、Uber、IBM和十大人工智能巨头都在做什么。
　　1.谷歌
　　过去二十年，谷歌的搜索算法已经快速发展。从1998 年的 PageRank 到 2015 年的 RankBrain，该公司已经从基于链接的网站排名转变为采用 AI 驱动的查询匹配系统，后者能够不断适应那些独特的搜索(占谷歌所有搜索的 15%)。
　　在云技术方面，公司五月份公布了针对平台的定制化硬件加速器方面取得的进展，一种定制化的 ASIC，亦即 TPU，这一进展对 2015 年开源的机器学习软件库 TensorFlow 进行了补充。
　　过去三年中，在与人工智能相关的收购战中，公司也是当仁不让。被收购的公司中，最知名的当属 DeepMind，它提升了 Alphabet 的神经网络功能并已经将其应用于各种人工智能驱动的项目中。
　　利用人工智能，谷歌将强化自己的搜索能力，加强公司在该领域的竞争优势。而使用TensorFlow，该公司的开源应用程序为基于云的平台创建了先例，并允许研究团体利用公司的资源来推进 AI 的集成。
　　2.亚马逊
　　据悉，亚马逊正在内部和云端使用机器学习技术。2015年4月，公司发布Amazon ML，这款机器学习服务能够为对云数据的使用提供机器学习功能(无需之前的客户经验)。而后，亚马逊紧随谷歌的开源步伐，今年5月开源了DSSTNE――一个针对推荐深度学习模型的的库。
　　通过改善搜索、定制化产品推荐以及语音识别、增加有质量的产品评价，亚马逊内部也在使用机器学习来改善端到端的用户体验。
　　借助AWS，亚马逊已经成为全球最大的云服务商，可能也是最成熟的人工智能平台。在云服务中加入人工智能，AWS用户无需基于定制的复杂应用，可以直接使用机器学习训练模型、评估以及优化潜力。
　　而在电商网站中，亚马逊的推荐系统使用机器学习，在匹配用户意图和推荐结果上欲取得竞争优势。利用收集到恶数据，公司正在让用户购物体验更加合理化，也让电子商务体验更具互动性。
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（作者：万佳责任编辑：万佳）
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DIY整机企业级软件微软持330亿美元现金头寸 超谷歌苹果英特尔
腾讯科技讯（娄池）北京时间2月4日消息，据美国市场研究公司统计，微软现在拥有超过330亿美元的现金储备，超过了谷歌和苹果过240亿美元的现金和短期投资，三家公司所持的现金头寸总计超过了已经超过了800亿美元，而同为IT巨头的英特尔却仅持有140亿美元现金。分析人士表示，微软、苹果和谷歌正在移动、搜索和云计算等多个领域展开竞争，很有可能利用手头的大笔现金展开收购。[责任编辑：franklou]
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英特尔、英伟达、AMD的恩怨情仇及未来AI格局猜想
[摘要]过去一段时间里，每当英伟达以胜利者姿态大讲AI故事、为GPU唱赞歌时，或偶尔以挑衅的姿态怼英特尔时，英特尔也较少公开回应。
　　过去一段时间里，每当英伟达以胜利者姿态大讲AI故事、为GPU唱赞歌时，或偶尔以挑衅的姿态怼英特尔时，英特尔表现得较为隐忍低调;面对外界对摩尔定律失效、转型缓慢等方面的质疑，英特尔也较少公开回应。以至于在9月份在一场发布会上，英特尔中国区总裁杨旭忽然对媒体说了一句：“老虎不说话，以为是病猫。”　　随着英特尔AI投资布局的落实和业务整合的到位，英特尔近期在AI上的发声造势随之增多，从总部到中国区各层面高层频繁走向前台，积极“推销”英特尔的AI战略及洞察。同时，英特尔也在通过积极举办或参加相关市场活动，推动人工智能战略在各行各业的落地。　　与此同时，英特尔近两个月的不凡举动也吸引了业界的关注：先是10月中旬英特尔CEO柯再奇宣布年底前推出Nervana神经网络处理器，之后不久传出英特尔与老对手AMD合作的消息，紧接着英特尔又“挖来”AMD首席GPU架构师拉加?库德里，谋划开发独立GPU。　　华尔街也随之把目光转向英特尔。11月中旬，华尔街的一家投资公司表示，投资者不应该忽视英特尔的人工智能实力，该公司预计英特尔将在多个长期增长市场中潜力，并上调了英特尔的目标价。　　如果英特尔“老虎发威”、AI实力爆发，未来AI芯片市场格局会怎样?　　1.　　如果十年前，收购ATI的不是AMD而是英特尔，结果会怎么样?可以肯定的是，英伟达不会有今天这样的风光，英特尔也许不至于在AI上给人落伍的感觉。　　当时，ATI和英伟达都是做GPU的厂商，当时ATI与NVIDIA在GPU上竞争，AMD与Intel在CPU上竞争。2006年，ATI被AMD以54亿美元的巨资收购，AMD因此成为一家同时拥有CPU与GPU研发能力的芯片公司。　　应该说，AMD当时的并购策略是有远见的。可惜，当时这笔并购对于在英特尔打压下的AMD来说太昂贵了，在收购ATi之前，AMD自有现金只有30亿美元，只能又靠举债才完成了并购。被债务拖累AMD在CPU和GPU两条线上分别与不同的强敌竞争，带来的是更大的困难。　　英伟达以后在GPU上的一路领先，也应该受益于这次并购——给了英伟达创造了较为宽松的发展空间。　　而随着近几年人工智能的兴起，在GPU和图形计算领域领先的英伟达“踩中了风口”——虽然GPU不是专为人工智能而设计的芯片，但由于GPU擅长图形相关的计算，对处理复杂运算拥有天然的优势，而使得英伟达搭上了AI的快车，股价一路飙升，成为华尔街的绝对宠儿。　　英特尔和AMD显然都不希望英伟达在GPU上保持一家独大的局面。　　11月上旬，传出英特尔与AMD这对世纪冤家合作的消息，未来AMD的独立GPU将会装进英特尔SoC。这对世纪冤家为了对付共同敌人风头正劲的英伟达牵起手来，这也再次证明：世上没有永远的敌人，也没有的敌人，只有永远的利益。　　而随后却爆出AMD首席GPU架构师拉加?库德里离职，库德里后脚刚离开AMD前脚就进了英特尔的大门。据介绍，拉加?库德里会成为英特尔高级副总裁，掌管新成立的“核心和视觉计算”集团，他的任务就是帮助英特尔发展GPU业务。　　英特尔要开发独立GPU了!这肯定是英伟达和AMD都不愿意听到的坏消息!　　近十年来，CPU领域是AMD和英特尔竞争，GPU领域是AMD和NVIDIA竞争。现在英特尔要开发独立GPU，这不仅对处于GPU领先地位的英伟达构成压力，也对始终处于弱小地位的AMD更加被动。　　想象一下，如果英特尔加入GPU竞争， GPU市场竞争者变为英伟达、AMD、英特尔三家，未来格局将怎样变?　　2.　　此前，虽然英特尔、谷歌、苹果等研发专有AI芯片，但都没有推向市场，只有英伟达GPU被认为是实现了大规模应用且经过了市场检验的AI芯片，因而受到华尔街的热捧，股价一路走高;相比之下，英特尔因为在AI芯片上处在投入和整合阶段，没有及时跟进推出专有的AI产品而被认为行动缓慢股价处于低迷状态。　　10月18日，英特尔CEO柯再奇在WSJDLive全球技术大会上宣布：英特尔将在年底之前出货英特尔Nervana神经网络处理器(NNP)，这款被英特尔称是业内第一个面向神经网络处理的芯片。　　虽然Nervana还没有正式面市，但英特尔已经迫不及耐亮出这款AI芯片“杀手锏”。而在柯再奇宣布年底前推出Nervana神经网络芯片的消息后，英特尔股价应声大涨，说明市场对该款专有AI芯片的期待。　　Nervana神经网络处理器源于英特尔在2016年收购的人工智能初创公司Nervana
Systems。当时按照Intel的说法，这是世界上第一家专门为AI打造芯片的公司。收购后，该公司的创始人Raveen
Rao成为英特尔AI解决方案部门总经理。　　英特尔在收购Nervana之初就对其寄予厚望。机器学习是成长速度最快的AI应用，英特尔准备以Nervana出击AI主战场，找回因GPU竞争而流失的市占率。　　据英特尔方面介绍，这款Nervana神经网络处理器为人工智能模型提供更高的性能和可扩展性，到2020年实现100倍的人工智能性能提升。　　更值得关注的是，这款AI芯片已有人捧场——Facebook在参与合作开发。但最终Nervana的性能和效果如何，还有待市场检验。　　英特尔的AI武器，除了Nervana，还有FPGA。英特尔去年5月底以167亿美元收购了FPGA生产商Altera。此交易是英特尔史上金额最大的一次收购案。　　如今， Altera的FPGA已经作为类似GPU一样的加速技术被整合到英特尔处理器产品中，CPU+FPGA已开始成为GPU的替代方案。　　比如，美团采用了英特尔包括FPGA云端主机的深度学习平台;微软在8月份宣布了它的全线Project?
Brainwave项目，采用了英特尔Stratix? 10FPGA人工智能的平台。　　有专业人士认为，虽然GPU相比CPU有一定的优势，但FPGA并不逊色，深度学习算法在FPGA上能够更快、更有效地运行，而且功耗也能做到更低。　　3.　　在日前英伟达主办的GTC 2017上，英伟达宣布GTC参加人数在五年内上升了三倍，GPU开发者增长了11倍达到50多万……　　英伟达高层几乎在每次公开场合都会大肆宣扬GPU的增长率和围绕GPU的客户及生态增长情况。　　与英伟达过于倚重GPU的AI战略不同的是，在英特尔看来,无论是CPU、FPGA、Nervana，都是英特尔人工智能全栈解决方案的组成部分。英特尔在谈到AI时，一般不单独强调一种能力，而是强调“全栈解决方案”。　　具体到英特尔在AI上都做了什么，拥有怎样的能力?英特尔不同层面负责人都会用下面这张图给出答案。　　英特尔为此从端到端，以及软硬件上都进行了大量的投入。除了前面提到的收购NervanaSystems、Altera外，还收购了Movidius、Itseez等人工智能公司。英特尔在今年3月份成立了人工智能事业部以后，又花了150亿美元大手笔收购了Mobileye，还成立了10亿美金支持的AI创新基金。在10月份宣布了对包括中国的地平线公司在内15家AI初创公司进行了投资。　　在11月15日召开的2017英特尔人工智能大会上，英特尔人工智能产品事业部业务拓展总经理FiazMohamed表示：与英伟达在GPU架构上的AI应用不同，英特尔在战略上的广度和深度都超过对手。　　FiazMohamed认为，人工智能非常复杂，不仅需要强大的计算能力、不同的计算能力，还需要很强的网络传输能力、先进的存储能力等方方面面提供一个强大的计算平台来支撑人工智能的应用。　　英特尔的战略不仅仅定位在“深度学习”一个环节上，而是将整个人工智能作为一个生态体系进行布局。　　从对人工智能的全方位投入和布局看，英特尔的目标显然不仅是战胜英伟达，而且瞄准整个AI大市场——这才是称霸PC时代、错失移动时代的英特尔能否决胜未来的关键。　　而且，英特尔大力投入和瞄准的未来市场，不仅有AI、无人驾驶，还是物联网和5G。折戟移动芯片后的英特尔，在所有可能成为高增长的市场领域进行“广散网”式的投资，不想再失去下一个赚大钱的机会。　　4.　　过去几十年，在CPU竞争上，每当AMD凭借某一项突出的技术或产品挑战一下英特尔后，最后都被实力强大的英特尔打压下去。因为，从实力和财力上，AMD和英特尔都不在一个数量级，面对英特尔的强势，每次AMD都难以招架，也使得AMD沦落为一家“悲情公司”。　　在目前的人工智能市场上，英伟达凭借GPU占据了领先优势。但是，人工智能尚处于早期阶段，市场才刚刚启动，无论是英特尔还是谷歌、苹果等都瞄准这个广阔成长空间的大市场。　　如果随着Nervana神经网络芯片的推出，英特尔全面AI能力得到的爆发，在人工智能新赛道上领先了几圈的英伟达，还会继续坚挺吗?　　毕竟，芯片行业既是技术密集型行业也是资金密集型行业。虽然英伟达在GPU上占据了领先优势，但在整体技术和资金实力上，英特尔都要强大得多。在频繁投资并购后，目前英特尔仍持有200多亿美元现金。　　华尔街也曾有分析师表示了担忧：一个担忧是英特尔加入AI竞争后，可能对英伟达的毛利率可持续性产生影响。英伟达属于无芯片加工的供应商(Fabless模式)，由台积电负责为其制造GPU。但英特尔实现了从设计到制造的垂直整合，在定价策略上更加灵活有竞争力,如果英特尔运用价格策略争夺市场，将损伤英伟达的毛利率。要知道，以前英特尔应对AMD在CPU上的挑战时，惯用价格手段把AMD打压下去。　　另一个担忧就是GPU替代方案对英伟达构成的威胁。目前英伟达在AI的领先，主要是还没有专有定制芯片与GPU
替代解决方案与之竞争，而当英特尔的AI芯片或Google的TPU等推出后，对英伟达未来发展都存在竞争风险。　　不过，英伟达虽然在整体实力上不及英特尔，但毕竟也是久经沙场的芯片老兵，在过去发展史上与英特尔有过无数恩怨争夺，相信英伟达不那么容易被打败。 编辑：李思慧
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