深圳芯片巨擘前十名背后的AI芯片革命阿里与谷歌的商用技术新篇章
在云端与终端的AI芯片竞赛中，阿里和谷歌自研芯片商用，标志着科技巨头与芯片巨头关系的新变迁。深圳市内领先的十家芯片公司背后，这场AI技术革命正悄然发生。互联网企业踏入自研芯片领域的足迹不再新鲜，但每次他们推出或商用的宣布，都能吸引无数关注。
阿里的造芯之旅始于2017年云栖大会，当时成立达摩院，以全球开放研究计划为核心，涵盖量子计算、机器学习等多个领域。2018年，又成立了平头哥半导体有限公司，由中天微与达摩院整合而成。两年的努力，在2019年云栖大会上，他们首款AI云端推理芯片含光800正式亮相。这款产品在ResNet-50测试中性能高达78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍，其能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。
对比于谷歌TPU（张量处理器）的推出和商用过程，虽然谷歌TPU是首款用于训练深度神经网络的大规模专用硬件，但直到2018年2月才开启了TPU服务对外开放，并且价格大约为每小时6.5美元，而且数量有限。而同年的I/O大会上，TPU 3.0宣布推出，其计算性能提升八倍，可达100PFlops。
这两家科技巨头通过自研AI芯片，不仅追求更低的经济成本，更希望通过定制化ASIC chip达到特定场景下的最佳性能和能效。在这个数据时代，每一份数据都如同宝藏一样珍贵，而科技巨头们为了挖掘这些宝藏，不断投资于自身生态系统中的创新技术，如今也开始涉足自主设计、高性能CPU、GPU甚至是专门针对视觉场景设计的人工智能加速器——含光800。
然而，这并不意味着传统的英特尔和英伟达会因为这一切而被边缘化。尽管阿里巴巴集团内部已经实现了大规模应用并基于含光800上的AI云服务上线，但是依旧需要英特尔提供通用的计算能力，以及英伟达提供算力支持。此外，无论是在云端还是终端层面，只有具备全面的策略，即便是最优秀的自研产品，也无法完全替代现有的成熟解决方案。
因此，从一个角度来看，这场竞争更多地反映的是一种“生态战略”，即通过控制关键技术点来支撑自己的业务发展，而不是简单地追求市场占有率。在这样的背景下，我们可以预见未来的竞争将更加激烈，因为除了基础设施，还包括人工智能技术本身也会成为新的增长点。而对于那些能够迅速适应这种变化并不断创新的人来说，无疑将占据优势地位。
