撞上人工智能的英伟达，可别“起大早赶晚集”了(2)

来源：科技蟹　作者：谢璞　责任编辑：方向　发表时间:2017-05-17 15:23　

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核心提示：而且，由于英伟达的GPU处在最底层，这意味着英伟达可以避开上层的激烈竞争。无论应用层和方案层的竞争多么激烈，无论人工智能产品周期多长，应用层和方案层都需要英伟达们底层的基础支持。英伟达的竞争者们向淘金

而且，由于英伟达的GPU处在最底层，这意味着英伟达可以避开上层的激烈竞争。无论应用层和方案层的竞争多么激烈，无论人工智能产品周期多长，应用层和方案层都需要“英伟达们”底层的基础支持。

英伟达的竞争者们

向淘金者卖水是好生意，这个道理已经不是秘密了。虽然这几年，英伟达在深度学习领域的芯片供应商中占据着主导地位，但各大巨头们也都想在这门生意上分一杯羹。

面对英伟达的来势汹汹，最不敢放松警惕的是半导体行业的老大英特尔。目前，英伟达的GPU产品依然需要搭配英特尔中央处理器（CPU）协作，才能提供较佳运算性能表现。比如，谷歌DeepMindAI系统AlphaGo此前在与南韩棋王李世乭较量时，便仰赖于1202颗CPU及176颗GPU协助运算。

虽然英特尔仍然掌控全球98%数据中心X86架构服务器的晶片市场，人工智能芯片的占比仍然不高，但不能否认人工智能芯片市场具备的庞大成长潜力。市调机构IDC预估，到了2020年全球跨产业AI及认知系统年营收可达逾470亿美元，较2016年近80亿美元将呈现明显成长。而英伟达人工智能芯片已经成为业内首选。

所以，英特尔持续通过收购策略强化自有人工智能领域布局，试图通过投资弥补战略上的慢一步。如英特尔以167亿美元高价收购FPGA晶片供应商Altera，以4亿美元收购深度学习创业公司Nervana ，成为英特尔投入AI处理器开发的布局。2017年3月，英特尔以153亿美元收购Mobileye，试图将"算法+芯片"整合成人工智能制胜关键。

巨头谷歌在采用英伟达的AI芯片的同时，自己也在研发AI芯片。在去年的开发者大会上，谷歌发布了专为人工智能算法定制的 Tensor Processing Unit（TPU），在最近的一篇博客文章中，Google 声称其 TPU 要比现代的 GPU 和 CPU 们在推理性能上快 15 到 30 倍。虽然，英伟达否认说 Google 是在拿 TPU 和老的 GPU 相比较，但能肯定的是，谷歌在人工智能定制化芯片的路上会越走越远。

另一巨头微软也在使用现场可变编程门阵列（FPGA）的新型并行处理器。据介绍，FPGA 目前已支持微软Bing，未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法。

另外，智能手机芯片制造商高通已经开始制造执行神经网络的专用芯片，而且高通最近宣布计划花费 470 亿美元收购荷兰汽车芯片公司恩智浦，恩智浦致力于解决深度学习和计算机视觉难题，看来高通希望借助收购加强自动驾驶系统的开发。IBM也按捺不住，在2016年投入到类人脑芯片的研发——TrueNorth。另外，在极度依赖国外进口的我国芯片产业中，中星微在2016年6月份，推出了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片“星光智能一号”。

所以，尽管英伟达在人工智能芯片领域占据领先的位置，但是这个领域已经聚集了不少重量级玩家，英伟达仍然面临不小的压力。

英伟达不能像上次“起大早赶晚集”了

英伟达曾经浪费了智能手机浪潮。(责任编辑：方向)

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