人工智能如何改变芯片市场
在不到12小时的时间内，三个不同的人给我钱，用电话与一个陌生人聊天一个小时。所有人都说，他们喜欢我的文章“ Google如何为AI创建新的计算机芯片”，他们都恳求我与他们的客户讨论这个话题。每个人都把自己的客户描述为一家大型对冲基金的经理，但没有透露自己的名字。请求来自所谓的专家网络-研究公司将投资者与可以帮助第一个了解某些市场并提供竞争优势的人联系起来（有时，显然是通过内部信息获得的））这些专家网络希望我解释一下Google的AI处理器将如何影响芯片市场。但是首先，他们要求为他们签署保密协议。我拒绝了这些都是在三周前主动提出的，具体而又有主见的要求，它们强调了在一个非常有利可图的计算机芯片市场中应该预期的根本变化，这些变化是受AI发展启发的。这些对冲基金的经理们看到了这些变化，但是他们不知道它们将如何发挥作用。自然地，没人知道他们会如何发挥。今天，谷歌，Facebook，微软，亚马逊和百度等互联网巨头正在探索可能导致人工智能突破的各种技术，他们的决定将改变英特尔和nVidia等公司的收入。但是现在，即使是这些在线巨头的计算机科学家也不知道将来会发生什么。深入了解
公司从包含数以千计的服务器的数据中心管理其在线服务，每个服务器都配备有中央处理器CPU。但是，这些公司逐渐掌握了一种称为深度神经网络的AI形式，从而用其他处理器补充了CPU。通过分析大量数据（从照片中的面孔和物体到语言之间的翻译），对神经网络进行了任务训练，它们不仅需要处理器能力。因此，Google创建了Tensor Processing Unit或TPU。 Microsoft使用一种称为现场可编程门阵列（FPGA）的处理器。许多公司使用配备有的GPU，GPU。他们所有人都在寻找可以加速智能手机和其他设备中的AI工作的新一代芯片。由于这些公司的活动范围很大，因此他们做出的所有决定都很重要。他们购买和使用的计算机硬件数量比地球上其他任何人都多，并且这种差距只会由于云计算重要性的提高而扩大。如果Google选择处理器，则可能会改变芯片行业的基本面。正如Google自己所做的那样，TPU对英特尔和nVidia等公司构成威胁。但是GPU在Google和类似公司中扮演着重要角色，而nVidia是这些芯片的主要制造商。同时，英特尔通过收购Microsoft出售FPGA的公司Altera进入该行业。这是英特尔有史以来最大的一笔收购（167亿美元），这凸显了芯片市场的变化。首先，训练，然后做
理解所有这些都是困难的-例如，由于神经网络分两个阶段运行这一事实。首先是培训，其中像Google这样的公司教神经网络如何执行任务，例如，识别照片中的人脸或将一种语言翻译成另一种语言。第二个是执行过程，在此过程中，像您和我这样的普通人都使用神经网络-我们在Facebook上发布校友会的照片，并自动在上面标记人。这两个阶段非常不同，每个阶段都需要不同的方法，包括和处理器。GPU最适合今天的培训。它们是为在游戏和其他图形应用程序中渲染图像而开发的，但是近年来，谷歌发现这些芯片可以有效地处理训练神经网络所需的大量数据。这意味着可以使用更少的设备来训练更多的神经网络。微软AI研究员黄学东将GPU称为“真正的武器”。最近，他的团队完成了识别人类语音的系统的创建，这花了他们一年的时间。他说，如果没有GPU，那将花费五年。在发布有关该系统的工作之后，他与nVidia主管黄仁勋在家里打开了香槟。到智能手机
同时，其他公司也在开发用于智能手机和其他设备上的神经网络操作的芯片。尽管许多人对其有效性表示怀疑，但IBM正在开发这种芯片。英特尔决定收购Movidius，后者已经在为移动设备提供芯片。英特尔了解市场正在发生变化。该公司四年前表示，它在Google上销售的服务器处理器数量比其他四家公司都多。这表明Google和其他类似公司如何影响芯片市场。英特尔现在下注所有领域。除了收购Altera和Movidius，她还决定收购AI芯片公司Nervana。这是有道理的，因为市场开发才刚刚开始。英特尔副总裁杰森·沃克斯曼（Jason Waxman）告诉我：“我们正处在新一轮的巨大增长浪潮中，而这正是人工智能的推动。” 唯一的问题是，这一浪潮将把我们带到何处。Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN399021/
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