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随着人工智能（AI）技术大红大紫，各类终端厂商纷纷紧跟科技趋势在自家产品中加入 AI 元素以便更好的抢占市场。
在今年 7 月的华为消费者业务年中业绩媒体沟通会上，公司消费者业务 CEO 余承东曾表示过，将在 9 月份发布 AI 芯片。8 月 25 日他更新了一条微博内容如下图所示，似乎是对 AI 芯片发布的再一次暗示，该芯片或会于 9 月 2 日在 IFA 2017 上亮相。
华为 AI 芯片亮相在即，业界对其具体形态的猜测也是多多，或是认为该 AI 芯片将集成到麒麟 970 中，或是认为该 AI 芯片将会独立运用于多类型、品牌终端中，也有认为华为为麒麟 970 配备了专门用于 AI 运算的寒武纪芯片。说法不一但都对华为将发布的 AI 芯片抱有极大的期待，尤其是期待华为和寒武纪的合作。据悉，华为和中科院计算所关系密切，而寒武纪正是中科院系企业，双方合作具有天然基础。
寒武纪被称为全球 AI 芯片界的首个独角兽，于近期宣布已完成 1 亿美元的 A 轮融资，投资方包括国投创业，阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资等。不止于此，该公司还是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的 AI 芯片公司，于 2016 年发布了世界首款商用深度学习专用处理器寒武纪 1A，运行主流智能算法时性能功耗比全面超越 CPU 和 GPU 等传统处理器，可用于智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机及智能驾驶等多类设备。
不让华为 高通也有 AI 元素
华为要给自家芯片配上 AI 元素，高通作为移动芯片界的老大怎么能够坐得住呢？作为智能手机芯片界毫无疑问的 No.1，在智能手机市场增长放缓且各大手机厂商纷纷自主研发芯片的背景下，高通的业务亦是在向其他领域延伸。在 AI 方面，高通同样是紧跟潮流不久前才传出其收购了荷兰机器学习初创公司 Scyfer，强化人工智能方面的布局。此外，高通还投资过一家神经科学初创公司 Brain Corp。
据悉，Scyfer 在机器学习方面实战经验丰富，其技术已经用于制造、医疗及金融等领域。此次收购除了技术上的拓展外，公司创始人、阿姆斯特丹大学知名教授 Max Welling 博士也将加入高通。而 Brain Corp 则是一家深耕于自动驾驶设备研发人工智能、自动化人工智能系统的软件技术公司，旗下主打产品 Brain OS 平台能够像训练小朋友一样的训练机器人。
高通方面也曾透漏，公司的产品已支持许多 AI 使用案例，而基础性研究更是在十年前就已经开始了。另外，首个面向骁龙系列移动平台设计的深度学习软件框架骁龙 NPE（Neural Processing Engine）的软件开发包（SDK）已经面向开发者推出了。至于此前传闻高通将推出的专用 AI 移动芯片虽然不知道将会于何时问世，但以其对人工智能领域的重视就值得期待。
高通在人工智能上的布局并非一朝一夕，并且认为，智能手机将成为人工智能最大的载体，成为最普遍的人工智能 AI 平台，而高通在智能手机市场的地位大家也都知道。
英特尔买买买 巨资布局争先
高通是移动芯片领域的老大，英特尔则是 PC 芯片当之无愧的霸主。而这个霸主在失手移动芯片后为自己的转型选择了多个方向，AI 便是其中之一。财大气粗的英特尔在 AI 上的布局关键词之一就是“买买买”。
今年以来的收购案中，英特尔以 153 亿美元收购以色列自动驾驶公司 Mobileye 绝对要算是浓墨重彩的一笔，以 40 多倍的溢价率英特尔买到了什么呢？据悉，Mobileye 是全球最大的 ADAS 及无人驾驶技术供应商，这家成立于 1999 年的企业占有全球 90%的 ADAS 市场份额。公司归于英特尔麾下后，将会整合英特尔的自动驾驶部门并仍以以色列为研发总部，且还会保持自己的品牌名称。
在 Mobileye 之前，英特尔还在 2015 年以 167 亿美元的价格收购了 Altera，成功拿下后者的 FPGA。2016 年 9 月收购了计算机视觉初创公司 Movidius，后者的主要产品是被开发者称为 VPU 的 Myriad 系列集成芯片。2016 年 8 月收购了深度学习初创公司 Nervana Systems，获得后者的软件、硬件及云计算服务。2016 年 5 月收购俄罗斯计算机视觉公司 Itseez，后者开发了供驾驶辅助系统使用的软件和服务。2015 年 10 月收购了人工智能公司 Saffron Technology，后者深耕于企业软件行业，研发过能够预测路边地雷爆炸的装置。
很“壕”的英特尔通过买买买将大批有潜力的人工智能相关企业纳入麾下，成为了 AI 芯片行业中一支不可忽视的力量。
英伟达：GPU 在手 天下我有
英伟达可算是人工智能的东风最先照拂的企业，这家以显卡闻名于世的公司已成功转型为人工智能计算企业，这与 GPU 在人工智能计算中的天然优势关联密切。适用于处理大规模并行计算的 GPU 在深度学习领域优势明显，而人工智能此次发展高潮正是由深度学习所引发的。
GPU 被视为显卡的“心脏”，同时也被认为是最适合用于训练的芯片。在应用方面，谷歌、百度、微软、Facebook 及 Twitter 等巨头和众多 AI 初创公司都是 GPU 芯片的使用者，而英伟达也牢牢占据了人工智能领域最红的阵营。
落实到产品上，早前英伟达曾发布过一款针对人工智能应用的处理器：Tesla V100。据了解，该芯片基于 12nm 制程工艺打造面积达到了 815 平方毫米，集成了 210 亿个晶体管、5210 个 CUDA 核心。性能方面采用了 Volta 全新架构的该芯片比早一年发布的拥有 150 亿个晶体管的 Pascal 处理器要强很多，单精度浮点性能 15 TFLOPS，双精度浮点性能 7.5 TFLOPS。而在发布之初这款芯片 149000 美元（约为 102 万元人民币）的售价也是引人瞩目的焦点之一。
自动驾驶作为人工智能的终极场景，是英伟达分外看重的一个领域。据悉公司已与超过 50 家汽车制造商建立了合作，如日本汽车厂商丰田为自家产品选择了英伟达旗下的 Drive PX 平台。
因 GPU 在人工智能应用中的先天性优势，英伟达已成功跻身引领人工智能风潮的企业之列，强劲的产品加上众多合作伙伴，英伟达在 AI 这条路上走出的距离已让许多企业难以追赶了。
有 AlphaGo 还有 TPU 的谷歌
AlphaGo 横扫围棋界是开启人工智能大规模讨论的契机，而支撑它进行比赛过程中海量运算的硬件是“谁”同样是值得探讨的。据悉，今年和柯洁对阵的 AlphaGo 搭载的正是谷歌自主研发的 TPU。除了 GPU 外，FPGA 和 ASIC 是人工智能芯片的另外两大热门类型，而 TPU 就是一种 ASIC。
TPU 的亮相始于 2016 年谷歌 I/O 大会，当时公司称该芯片已在自家数据中心使用了一年，并参与了 AlphaGo 和李世石之间的对战。但 TPU 的具体资料则是在发布一年之后才浮出水面，谷歌于今年 4 月份才发文对其进行了详细介绍。TPU 的应用范围很广阔，包括谷歌影像搜寻、谷歌照片、谷歌翻译、谷歌云视觉 API 及围棋高手 AlphaGo 的围棋系统等等。
在今年的 I/O 大会上，比一代 TPU 更强大的二代 TPU 正式亮相，根据谷歌方面给出的资料可知，二代 TPU 既可以用在训练上也可以用在推理上，包括 4 个芯片能够提供 180TFLOPs 浮点运算的计算能力。然而 TPU 虽强但面向公众出售芯片、主板或服务器的可能性却不大。
人工智能对于科技行业的影响是巨大的，让谷歌这样的互联网巨头跨界了半导体领域，并选择了一条与众不同的路线介入。然而也正是这样一家非半导体行业出身的企业成为了 AI 芯片界举足轻重的力量。
结语：当然除了以上这些企业外，参与 AI 芯片行业竞争的国内外企业还有许多，如不久前宣布将为 HoloLens 开发 AI 芯片的微软、发布了 DuerOS 智慧芯片的百度，及以地平线机器人为代表的一众国内企业。人工智能对于芯片、智能硬件乃至整个科技行业的影响力日益深厚，在这位颠覆者的席卷下科技行业的发展值得我辈期待。
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