將來人工智能是如何解散芯片行業的

從計算的早期開始，人們就一直認為人工智能有朝一日會改變這個世界。幾十年來，我們已經看到無數流行文化參考和未來主義思想家所描述的未來，但技術本身仍然難以捉摸。增量進步主要歸功于邊緣學術界和消費性企業研究部門。

這一切都在五年前發生了變化。隨著現代深度學習的出現，我們已經看到了這項技術在行動中的真實一瞥：計算機開始看到，聽到和談論。人工智能第一次感覺有形，觸手可及。

今天的人工智能開發主要圍繞深度學習算法，如卷積網絡，循環網絡，生成對抗網絡，強化學習，膠囊網等。所有這些都有一個共同點，就是它們需要大量的計算能力。為了在推廣這種智能方面取得實際進展，我們需要徹底檢查為這項技術提供動力的計算系統。

2009年發現GPU作為計算設備通常被視為一個關鍵時刻，幫助引發了圍繞深度學習的寒武紀爆發。從那時起，對并行計算架構的投資爆炸式增長。谷歌TPU（Tensor Processing Unit）的興奮就是一個很好的例子，但TPU才剛剛開始。 CB Insights的發言人告訴我的團隊，僅在2017年，新的專用AI芯片創業公司就籌集了15億美元。這太驚人了。

我們已經看到新的創業公司進入現場，挑戰英特爾，AMD，Nvidia，微軟，高通，谷歌和IBM等老牌企業。像Graphcore，Nervana，Cerebras，Groq，Vathys，Cambricon，SambaNova Systems和Wave Computing這樣的新興公司正在成為為深度學習的未來鋪平道路的新星。雖然這些初創公司肯定資金充足，但這些都是早期的，我們還沒有看到誰將成為贏家，將來會有什么樣的老衛兵。

Nvidia的統治地位

Nvidia將GPU作為人工智能和深度學習的替代品引入主流。 該公司計算從消費者游戲領導者到AI芯片公司的轉變一直都很不錯。 就像其對Volta的30億美元投資以及像CUDA / cuDNN這樣的深度學習軟件庫的推動，它將其從領先地位推向市場主導地位。 去年，它的股票走到了盡頭，首席執行官Jensen Huang被“財富”雜志評為年度最佳商人，并因此獲得了“新英特爾”的美譽。