從目前來看，我們的未來還是很明朗的：arget="_blank">AI可以照顧我們、帶來娛樂、還能幫我們賺錢~現有行業將會越來越高效，比如醫療健康和制造業;很多新興行業也都將成為可能，比如AR眼鏡和無人駕駛出租車等等。

但在技術行業忙著構建這一嶄新的人工智能時代，并不斷提高收益時，卻遭遇了速度上的大瓶頸：計算機在某些特定的計算需求方面還遠不夠強大高效。當我們的焦點更多放在了利用算法在撲克、圍棋等領域擊敗人類時，我們對開發能夠支持未來AI的新型計算機芯片卻鮮有關注。

事實上，面對對更強大芯片的巨大需求，以軟件見長的Google和微軟已經陷入開發自己的芯片的復雜任務中。他們同時也面臨著來自其他新興創業公司的競爭，這些公司都在自主研發著以AI為中心的芯片。沒準，Apple也在悄悄做著呢。正如我們未來的生活正在被人工智能改變，這些競爭亦將撼動現有的芯片行業。

上周日，微軟剛剛公布了其AI芯片制造計劃。在夏威夷剛剛結束的CVPR大會上，負責人工智能和研究事業部的微軟全球執行副總裁沈向洋博士為大家展示了專門為增強現實眼鏡HoloLens開發的新芯片和手部動作的跟蹤。該芯片包括一組自定義模組，可以高效地運行深度學習軟件。微軟希望我們可以流暢地與看到的虛擬物品進行交互。他們也稱，市場上還沒有哪款設備可以支持足夠高效地在頭戴的電池驅動設備運行機器學習軟件。

在微軟公開其計劃之前，Google已于2016年宣布了其深度學習芯片的研發。其TPU正是為了支持公司云內部更高效地進行深度學習運算。Google在今年初也表示，隨著語音識別技術的爆發，TPU已為公司省下了打造15個新數據中心的成本。今年，Google宣布其已經開發了更強力版本的TPU，并且將向公司云計算業務的客戶出租該芯片的使用權。

從微軟為HoloLens開發了深度學習處理器的消息可以看到，他們并不需要從頭開始研發其自己的服務器芯片來與Google的TPU競爭。微軟已經花了好幾年時間讓現場可編程門陣列(FPGA)來使得其自身的云計算在深度學習領域更加高效。這種芯片為提高某一特定軟件或算法的運行速度而制造，而之后還可以被重新配置。微軟計劃于明年向云客戶提供該芯片。但是，當最近被問及微軟是否也會制造一種類似于Google的消費性服務器芯片時，微軟FPGA的技術主要負責人Doug Burger表示并不排除這種可能性。用來開發HoloLens深度學習芯片的部分設計和供應鏈流程可以重新定義，以適用于服務器芯片。

Google和微軟的這兩個項目顯然是為了抗衡現有半導體制造商巨頭Intel、NVIDIA等的布局。近幾年，Apple也一直在為其移動設備開發設計處理器。外界廣泛認為，Apple也正在研發新的芯片，讓未來的iPhone在人工智能方面表現得更出彩。眾多的創業公司也在研發著自家的深度學習芯片，比如前Google TPU項目的工程師所創辦的Groq。“Intel和NVIDIA這些公司，還在努力推銷著那些過去在售的產品，”半導體行業分析公司Linley Group的創始人Linley Gwennap說，“但我們已經看到，跑的更快的會是這些領先的云計算公司和創業公司，因為他們是最了解自己的數據中心和更廣泛市場上的需求的人。”

“近年來，圖形芯片制造商NVIDIA銷售量和利潤持續飆升，正是源于其芯片比傳統處理器更適合于深度學習軟件。但是他們最近卻選擇了對現有的芯片設計改造和擴展，而不是開發專門針對深度學習的產品。” Gwennap說。

當然，傳統芯片制造商也不會坐以待斃。作為全球最大芯片制造商，Intel去年夏天就收購了一家名為Nervana的AI芯片創業公司，目前正基于公司技術研發一款專門針對深度學習的芯片。Intel擁有世界上最復雜和最昂貴的芯片制作業務。但是，新一批正在崛起的人們則表示他們并不畏懼。原因之一是他們不必拘泥于已有芯片生態系統，受到最初為其他目的而開發的軟件的限制。

“我們的任務更簡單，因為我們只需努力做好一件事，并且可以從頭開始進行開發研究就好了。” 英國專門從事AI芯片開發的初創公司Graphcore的CEO Nigel Toon說。上周他們剛剛宣布獲得了包括DeepMind CEO Demise Hassabis在內的3000萬美元融資，該輪融資中還有數位來自OpenAI的領導人。

另一方面，大型的云技術公司可以將他們的豐富經驗運用到運行和開發機器學習服務與技術上。“我們真正可以從Google獲益的一件事就是我們可以直接與其對應的應用程序發人員一起共事，比如語音識別和街景視圖。”Google TPU項目首席工程師Norm Jouppi說，“當你僅僅專注于幾個客戶并與他們一起合作時，開發的周轉時間將會大大縮短。”