照顧我們、娛樂我們、為我們賺錢，這是未來AI（人工智能）要做的事。在醫療方面，通過對醫學知識進行系統的學習，AI可以模擬診斷思維，輔助醫生對患者進行診療；在生產制造方面，AI通過對產品數據、生產設備數據的收集、分析，智能化診斷產品的優良。

AI不僅使醫療、制造等現有行業運行更加高效，而且未來像增強現實護目鏡、機器人出租車等新興行業也將成為可能。

在現階段，人們對AI的關注點主要集中在“人工智能如何利用算法擊敗人類”，對如何構建新型計算機芯片似乎不怎么感興趣，要知道數據的收集、分析和傳輸都離不開芯片。在人工智能芯片領域，國內有寒武紀、星光智能一號，國外有IBM真北、谷歌TPU、英偉達，近日微軟也加入了這個行列。

日前，微軟公布了人工智能芯片制造計劃。在夏威夷舉行的計算機視覺會議上，微軟技術與研發部門主管Harry Shum展示了一款新芯片，并表示這款芯片是現在Hololens處理器的升級版本，并將用于下一代Hololens設備。

這款人工智能芯片能夠對用戶看到、聽到的所有數據進行實時處理。會議當天，Shum展示了追蹤手部動作的芯片，該芯片包括一個定制設計模塊，將用于語音和圖像識別方面的深度學習軟件。

微軟 Hololens

HoloLens是一款增強現實頭顯設備，它在2015年的Windows 10發布會上首次亮相，在Windows10系統中運行，不受任何限制——沒有線纜和聽筒，并且不需要連接電腦。

微軟的芯片項目啟動較晚，是在谷歌的深度學習芯片推出之后開始進行的。2016年中旬，谷歌發布了專為其深度學習算法Tensor Flow設計的集成芯片，命名為張量處理單元（Tensor Processing Unit：TPU），TPU能使深度學習系統在云中高效運行。谷歌年初表示，隨著語音識別需求的激增，TPU為公司省下了打造15個新數據中心的成本。今年5月份，英國服務器 俄羅斯主機，谷歌完成了更強力版本TPU的開發，其云平臺的用戶可以租用該芯片。

微軟為Hololens打造深度學習處理器的消息表明，微軟不需要從頭開始研發服務器芯片來與谷歌的TPU抗爭。微軟花費了幾年的時間，讓它的云更高效地使用所謂的“現場可編程門陣列”，這種芯片可以被重新配置，以使特定的軟件或算法運行得更快，微軟計劃明年向云用戶提供這些服務。

不過，當被問到微軟是否會像谷歌那樣定制一款消費服務器芯片時，微軟FPGA技術負責人Doug Burger表示不會排除這種可能，HoloLens深度學習芯片的設計和供應鏈流程可以被重新利用，用于服務器芯片。

谷歌和微軟的芯片項目給英特爾、英偉達等老牌半導體巨頭帶來了不小的壓力。除了這些巨頭之外，許多創業公司都在開發自己的深度學習芯片，例如Groq，該公司挖來了谷歌 TPU團隊大部分關鍵成員。

“英特爾和英偉達一直在努力銷售自己的產品，” 半導體行業分析師林利集團的創始人Linley Gwennap說，“相比之下，這些領先的云計算公司和創業公司的發展速度更快，因為他們可以看到自己的數據中心和更廣闊的市場需求。”

近年來，圖形芯片制造商英偉達的銷售額大幅度增長，原因在于它的芯片比傳統處理器更適合深度學習軟件。但Linley Gwennap卻說，該公司主要是對原有的芯片設計進行修改和擴展，而不是從頭開始進行深度學習。

去年夏天，全球最大的芯片制造商英特爾收購了一家名為神經科學的人工智能芯片初創公司，目前正在開發一種深度學習芯片?；蛟S英特爾擁有世界上最先進、最昂貴的芯片制造業務，但是大、小型初創企業的代表們紛紛表示：“我們不會受到已有生態系統的禁錮，英特爾卻難以擺脫。”

“我們的任務很簡單，專注研究開發芯片。” Graphcore首席執行官Nigel Toon說。Graphcore是一家人工智能芯片初創公司，剛剛完成了3000萬美元的B輪融資，Atomico領投，投資者還包括：DeepMind聯合創始人哈薩比斯、Uber首席科學家Zoubin Ghahramani、OpenAI的Greg Brockman等。去年10月，這家公司完成了3200萬美元的A輪融資。

對于這些原本以軟件為營生的云計算企業來說，研發芯片要面臨的挑戰有很多，日本游戲代理 歐洲服務器，但他們可以充分利用各自在運行和發明機器學習技術方面的豐富經驗。谷歌TPU項目工程師Norm Jouppi說:“在谷歌，真正受益的一件事是能直接與應用程序開發人員進行合作，比如語音識別和具體場景。當你專注于一些客戶并與他們攜手合作時，會縮短產品的研發周期。”

隨著越來越多的人押注于人工智能，芯片領域將成為科技巨頭的必爭之地。