芯片利好最新消息阿里与谷歌自研AI芯片商用科技巨头与芯片巨头关系重塑
在2019年杭州云栖大会上，阿里首款AI芯片含光800的问世成为了外界最为关注的焦点。互联网巨头进入自研芯片领域早已不是新闻，但每次他们自研芯片的正式推出和商用的宣布，依旧会吸引了无数的关注。人们开始质疑，这是否标志着芯片巨头们要被替代？
互联网企业造芯的初衷
谷歌率先迈出了这一步。在2006年，他们考虑在数据中心部署GPU或FPGA，或专用集成电路（ASIC）。但当用户每天使用语音识别DNN语音搜索三分钟时，他们发现需要更高效能计算能力。此后，谷歌启动了一项优先级极高项目，以快速生产一款定制芯片（ASIC）用于推理，并购买现成的GPU用于训练。
经过15个月的设计、验证、构建和部署过程，谷歌于2016年的I/O开发者大会上正式发布了首代TPU。不过，这款TPU最初只限于内部使用直到2018年2月才开放给云平台客户使用，而价格大约为每小时6.50美元，而且数量有限。
同样的道理，阿里的自研之路也走得相当漫长。1999年以淘宝起家的阿里，如今业务遍及电商、金融、物流、云计算、大数据等多个领域，每种场景都有不同的计算需求。淘宝拍立淘商品库每天新增10亿商品图片，用传统GPU算力识别需要1小时，同时耗电量巨大。
为了解决这些问题，阿里成立达摩院，并宣布成立独立半导体公司“平头哥半导体有限公司”。至2019年，一切准备就绪，在业界标准ResNet-50测试中，其AI云端推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名3.3倍。这意味着采用含光800后，每天新增10亿商品图片可缩短从1小时到5分钟。
显然，无论是谷歌还是阿里，他们都是为了获得更低经济成本而投入大量资源进行自研AI芯片。而这不仅仅局限于云端，也涉及终端设备。在边缘运行TensorFlow Lite机器学习模型方面，有Edge TPU；而在终端方面，则有智能语音处理器TG6100N预计将应用于即将发布的音箱产品中。
未来，对于科技巨头来说，与自己业务相关领域自主研发AI处理器是明智之举。但想要完全替代现有的成熟产品则面临重大风险，因为价值和市场潜力并非简单易求。这场竞争，不仅发生在云端，更是在终端设备层面展开。而对于技术生态而言，最重要的是保持领先性，而非单纯追求市场份额。
