英伟达打响AI芯片终极之战，四大门派争夺千亿市场(9)
由此衍生出的一门重要学科叫做计算机视觉（Computer Vision，CV），而分清楚“猫”、“狗”这两类外形相似的动物、并且在图片中圈出这只猫的位置，一直是这门学科的冠上明珠级别的难题，近20年来一直难有进展。
直到2012年。
2012年的初冬，发生了一件大事情。在2012年计算机视觉届的“奥林匹克”——ImageNet挑战赛的赛场上，出现了一位另类玩家，一位来自多伦多大学的老教授，Geoffrey Hinton。Hinton和他的团队们第一次用上了GPU芯片和深度学习算法，让计算机识图的错误率猛然降低了数倍，成为计算机视觉历史上的一个重要节点。
在2015年的ImageNet大赛上，微软亚洲研究院团队更是凭借GPU与深度学习算法，第一次让计算机的识图能力超过了人类。人类识图错误率约为4%，而冠军团队机器识图的错误率为3.57%。
一石激起千层浪。GPU芯片与深度学习算法一下成了人工智能届的“网红”，无数科学们都开始将研究重心转移到它们身上。
深度学习算法可以理解为实现人工智能的一种电脑程序，它让计算机通过对大量素材的学习（比如成千上万张不同种类的“猫”图片），让机器自己总结出“猫”的特征，下次你再给它一张猫的照片，无论是黑猫、白猫、波斯猫，它都能认出来。
在图片分类、识别兴起之后，视频识别、语音识别、翻译、语音助手等一系列AI应用应运而生。
其实，GPU的本命更加广为人知——显卡。阴差阳错地，科学家们发现GPU芯片的并行计算架构与深度学习一拍即合，猛然把机器原先需要几个月的“学习”时间压缩到了几天、甚至几个小时之内，两强搭档，在2012年的ImageNet上大放异彩。
不过，英特尔、IBM等老牌云服务器芯片厂商同样在积极布局这一市场，各自通过并购、投资、研发等方式不断切入云AI芯片市场。（三年半了！英特尔这颗AI芯片鱼雷要发射了吗）
与此同时，谷歌作为创新科技的代表企业，也从2014年起开始打造属于自己的云AI芯片——TPU（张量处理单元），谷歌的AI程序AlphaGo（阿尔法狗）就是靠它提供的强大计算能力战胜了全球围棋第一高手柯洁。大约20天前，谷歌宣布将TPU的强大计算能力通过谷歌云将向用户开放。
谷歌AI中国中心总裁&谷歌云AI研发主管李佳曾经向智东西表示，AI芯片的热潮将会长时间影响AI行业，芯片的进步将会对人工智能行业发展带来一个正向的支持，通过算力的进步与发展，未来将会给人工智能带来更多的机会、更大的想象空间。（对话谷歌李佳：AI芯片热潮将持续推进AI发展 AutoML用户已过万）(责任编辑：方向)
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