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NVIDIA、intel,谁才会是人工智能时代AI芯片的最终玩家

ddhan 2017-7-24 11:10


  在这个科技快速发展的时代,说起芯片,无人不晓。在美国科幻电影中经常会看到科学家们把芯片植入机器人的大脑中,然后机器人就可以和真人一样具有一切行为能力。芯片就像人的大脑,承载着一切的思想和行为动作,人没有了大脑,就如同死人,智能机器没有了芯片,也就成了废铜烂铁。
  在人工智能时代,芯片就更显得尤其重要了。以前只能在电视中看到的智能汽车、自动驾驶、机器人已经不再是科幻,开始慢慢的发生在我们的身边,成为了现实,谷歌的AlphaGo人机大战,李彦宏乘坐无人驾驶汽车上北京五环,已经实实在在的发生在我们身边。而这一切的源动力在人工智能深度学习的基础上就需要有强大的大脑(芯片)来承载一切。

  作为人工智能的核心巨头们自然不会放弃这块肥肉,于是围绕自动驾驶,展开了一场AI芯片争夺战大战。以芯片的老级玩家因特尔、支持游戏视觉GPU出名的英伟达、自动驾驶技术最牛的谷歌,形成了三足鼎立态势。谁会成为AI芯片的最终胜利者,也成了行业内关心的问题。


  英伟达发现GPU适用于人工智能后迅速加快步伐,入局自动驾驶,已经和特斯拉、沃尔沃等车企合作。英伟达(NVIDIA)一家以设计智核芯片组为主的无晶圆IC半导体公司,最初以设计游戏机芯片,后因为制造出支持游戏视觉的GPU出名。经过多年发展后的英伟达发现GPU同样可以应用在人工智能上,此时的人工智能刚刚兴起,才开始在硅谷爆发。在看准了机会后立即入局自动驾驶,步伐迅速。

  从某种意义来说,英伟达推动了自动驾驶汽车的发展,为汽车企业、研究机构带来了一股强大的推动作用。众多的企业,借助着英伟达的DGX-1,实现了与硬件、深度学习软件和开发工具的全面集成,简单来说就是加快了深度学习设计更加复杂的神经网络。

  自英伟达入局自动驾驶技术后,不断的研究开放式人工智能车辆计算平台,在2015年推出世界上第一块车载超级大脑第一代Drive PX。随着技术的不断更新,优势也越来越大,英伟达已经成为自动驾驶硬件的前沿公司。

  目前的英伟达已经和70多个知名的车企合作,其中也包括一些交通网络提供商和自动驾驶技术公司。不久前沃尔沃就加入了英伟达的阵营,而著名的电动汽车厂商特斯拉在搭载Autopilot 2.0上就采用了Drive PX 2自动驾驶芯片。

  在搭上AI这个风口上的英伟达,在过去一年市值不断飙升,而后又有日本软银公司的不断增持股票,有亚马逊、微软两家的云计算撑腰,一切似乎感觉英伟达是该领域类的赢家。

  笔者认为,似乎这一切都是设计好的一样,作为英伟达最大的竞争对手英特尔好像毫无还手之力。英特尔作为全球最大的半导体芯片制造商,在PC互联网时代、移动互联网时代,几乎称霸着整个互联网市场,连最有可能与之匹敌的IBM都无法招架。

  在人工智能、无人驾驶芯片的争夺中,英特尔为了能够满足人工智能芯片的特殊需求,大量的收购相关领域和具有实力的公司来开发定制芯片,以此来抗衡英伟达的挑战,算是英特尔为了赢得英伟达的一场豪赌。

  在人工智能时代,细分似乎也显得重要,在对于创造人工智能的核心芯片也是如此,因此丰富的芯片种类也在不断的孕育而生,人类对中央处理器的依赖似乎没有之前那么严重了,而英特尔的Xeon Phi,支持AI计算的处理器,也需要一段时间才能够正式面向市场,笔者觉得,英特尔的步伐似乎已经和英伟达相差甚远。

  我们似乎还忘记了一个重量级的玩家,搜索巨头谷歌。谷歌可谓是世界级公认的巨头,几乎在科技领域随处都可以看到它的身影,从无人机到高速网络,几乎在每个领域都有涉及。也使得谷歌在自动驾驶技术上走在了全球的前列。虽然谷歌在自动驾驶上是最牛的,但是在芯片领域确实是后来挤入的,谷歌之前也是使用的英伟达的芯片。虽然谷歌推出了深度学习的TPU芯片,但目前恐怕还无法和英伟达、英特尔进行抗衡。

  那么,谁才是人工智能时代AI芯片的最终胜利者,笔者认为深度学习技术在不断的完善下,未来人工智能的机器推力能力,一定会越来越完善,说不定哪一天就能出现应付一切的终极算法出来,半路杀出来取代英伟达。

  再者,从时间成本和资金成本上看,英伟达完全无法和谷歌比较。以谷歌的实力,一旦各方面成熟,完全有可能取代英伟达,夺取AI芯片的霸主地位。谁会成为最终的玩家,我们只能拭目以待。

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引用 文安时代电脑 2017-8-21 10:12
我们能等到吗
引用 w1346710669 2017-8-9 08:30
50年不知道,行不行,反正到时候我们都老了
引用 wuliaoyehui 2017-8-3 09:17
未来我是看不到了,感觉贼远
引用 fulang168 2017-8-1 09:51
最终的结局是,中国人一统天下..............
引用 whdiy 2017-7-25 16:47
无人驾驶用到最多的就是对无数个立体实物的运动轨迹运算,最终让无人驾驶车做出正确的判断,应该加减速还是拐弯或停止。
引用 寒淼 2017-7-25 16:11
科技未来 无限想象

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