加国头条 i4cc.ca ｜谷歌苹果脸书,美科技巨头给自家产品齐补AI"芯"(图)

　　美国政府对中兴一道禁令，令芯片话题近几日持续火爆。

　　与此同时，大洋彼岸的另外几家科技巨头，也正筹谋布局自家芯片。

　　据彭博社4月18日报道，根据接近Facebook的人士透露和公司网站上发布的职位招聘广告，Facebook正在组建一个自主设计制造半导体产品的团队，以减少对英特尔、高通等芯片制造商的依赖。

　　而此前，苹果和谷歌也先后宣布即将进军芯片行业。

　　 (image)

　　彭博社网页截图

　　对于Facebook能够用到芯片的地方，彭博社介绍说，Facebook旗下Oculus VR头戴设备，以及AI研究等项目对Facebook自产芯片有所需求；此外，Facebook的数据中心以及传闻中的Facebook智能扬声器也会用到芯片。

　　而Facebook的招聘启事也显示，该公司正在寻找一位管理者，来帮助建立一个研发端对端系统芯片和特殊应用芯片（Soc/ASIC）和固件的团队，并负责管理和引领该组织的成长。

　　据彭博社介绍，系统芯片SoC是一种将诸多分立元件集合只一块硅体上的半导体，通常用于移动设备中，因为此类设备对机体空间和节能特性有更高要求。目前，大多数智能手机在发挥其功能时，都要仰赖于SoC。

　　而特殊应用芯片ASIC，也即专用集成电路，是专为狭义用途而设计的芯片。这类芯片在运行特定软件时通常是最快也最有效的，但它的弱点是，如果软件和工作负载不断变化，则会被锁定并随着时间的推移而变得多余。

　　此外，该招聘启事还特别要求应聘者在包括AI/ML在内的多个垂直领域擅长提供专业解决方案，这表明该芯片很有可能被应用于人工智能领域。

　　

(image)

　　猎头在推特上发布的Facebook招聘芯片专家广告

　　巨头争芯

　　除了Facebook以外，谷歌和苹果这两大巨头也在此前接连入芯坑。

　　3月15日，据美国财经网站CNBC报道，谷歌的风险投资部门首次对芯片公司进行投资。这家名为SambaNova System的初创公司是主要生产计算机处理器以及人工智能和数据分析软件，在由谷歌领衔的A轮融资中共获得5600万美元。

　　自去年起，谷歌开启了AI优先的新发展模式。对于此笔投资，谷歌方面表示，是经过十分慎重的考虑后所作出的决定，有些更大的公司的已有产品对AI的未来并不合适。

　　而在火爆的AI概念下，AI芯片更是各家竞相争夺的重要关卡。早在2016年时，谷歌就宣布已经制造出可以快速训练AI模型的芯片张量处理器TPU，以对抗英伟达的圆形处理器GPU，而老牌芯片CPU巨头英特尔则并购了AI芯片初创公司Nervana。

　　4月2日，彭博援引知情人士说法称，苹果计划最早在2020年，开始在Mac电脑上使用自产芯片，以摆脱在处理器上受制于英特尔的现状。目前，所有的iPhone、iPad、Apple Watch和Apple TV均使用Apple自主设计的处理器。

　　彭博社说，使用自主芯片将能够帮助苹果更好的整合硬件、软件商品，这或带来更好的电池续航能力。

　　对于AI芯片，苹果也有所布局。

　　据外媒上月报道，为应对在移动端日益复杂的人工智能处理任务，苹果公司正在谋划推出一款新的芯片处理器。虽然苹果官方还没有公布这款名为Apple Neural Engine芯片的最终上市日期，但外界已经了解到它将被集成到下一代的iPhone和iPad等设备中，用以加强面部识别、语言识别等任务的处理能力。

　　根据了解，苹果的AI芯片将会帮助软件在电池续航、增强现实（VR）、智能语音助手等多个方面进行提升。

　　中国AI芯片

　　对于中国的AI芯片现状，麻省理工科技评论（MIT Technology Review）曾于年初发表了一篇文章，称中国正在发力制造AI芯片。

　　

(image)

　　文章称，在北京清华大学的一间办公室里，一块计算机芯片正在处理来自旁边摄像机的数据，对存储于数据库中的人脸进行比对检索。几秒钟后，这块名叫Thinker（思想家）的芯片，又在处理中文的语音指令。Thinker芯片的设计目的，是为神经网络 (neural networks) 提供支持。而它的特别之处在于其极低的能耗只需八节5号电池，就足够为它供电一年。

　　Thinker可以动态调整其算力与内存，以满足运行中软件的需求。这一能力至关重要，因为很多用于识别图像或理解语音的实际AI应用程序，会需要不同类型、具有不同层数的神经网络组合。目前，Thinker芯片已可以嵌入到各种各样的设备中，例如智能手机、智能手表、家庭机器人或处于偏远地区的电子设备。

　　

(image)

　　Thinker芯片

　　2017年12月，我工信部发布了为期三年的新一代人工智能产业发展行动计划，制定了到2020年能够批量生产神经网络芯片的目标。

　　除了上述研制出Thinker芯片的清华大学尹首一团队外，今年1月下旬，中国科学院计算技术研究所（ICT）的一个研究小组也开始与一家本土半导体厂商合作生产一批用于机器人的芯片；诸多芯片创业企业也接连涌现。

　　从企业的角度来说，很多中国的芯片创业企业意识到，自己所处的环境与英特尔或英伟达当初成长起来的环境大不相同。有业内人士表示，不久的将来，专门生产芯片的公司可能会越来越少，更多的企业会致力于研发为自己产品服务的专用芯片与此同时，企业的数据处理方案也已经开始涌向云端，现成硬件产品的市场可能会出现萎缩。

　　纵然目前中国的AI芯片研发还面临着许多困难，但众多研究人员都表示自己怀揣壮志雄心，未来我们能取得多大的进展，请世界拭目以待。