谷歌搅局芯片版图 英伟达和英特尔受到威胁了吗？

在I/O2017开发者大会的热闹氛围中，谷歌掀起了一股人工智能硬件的革新浪潮。作为全球软件开发者瞩目的盛会，此次大会涵盖了Android系统、VR/AR、人工智能、无人驾驶等多个前沿领域。而谷歌，这个已经由移动优先转向人工智能优先的科技巨头，正式推出了其第二代专注于人工智能的TPU处理器。

谷歌CEO桑达尔皮查伊宣布了这一重磅消息，标志着谷歌在“人工智能优先”战略下的又一重要步伐。这款第二代TPU芯片，不仅仅是为了AI的学习和推理而设计，更是谷歌迈向市场的重要一步。据内部测试结果显示，这款芯片在机器学习的训练速度上，能够比市场上的主流图形芯片（GPU）快出一倍。

李飞飞，谷歌云计算团队的首席科学家，以及斯坦福大学AI实验室的主管，对于这款TPU赞不绝口。她表示：“这些TPU拥有惊人的计算能力，专为驱动机器学习技术而设计。”据悉，这款芯片可以提供高达128万亿次的浮点运算能力。

尽管英伟达目前在GPU市场上占据主导地位，且近期发布了新一代Volta GPU，处理数据的能力与谷歌的CloudTPU不相上下，但新的竞争已经出现。英伟达的GPU在机器学习领域以其高性能和速度著称，但是谷歌的这款新型芯片已经开始对其构成威胁。

谷歌并未透露这款芯片的具体价格、生产信息及上市时间，但这并不意味着它不会对市场产生深远影响。随着谷歌越来越倾向于自主开发芯片架构，未来可能会为自身节省数十亿美元的支出成本。与此谷歌还推出了CloudTPU云计算服务，为用户提供租赁选项，计费模式或将参照原有的GPU运算服务，按分钟计费。

谷歌首席技术官UrsHolzle表示：“TPU本质上是一台用于机器学习的超级计算机。我们的目标是提供最佳的云服务。”在此背景下，谷歌强调设备的性能，以在云服务市场与亚马逊和微软竞争。单个CloudTPU设备由四块芯片组成，其速度比IBM的深蓝超级计算机快1.2万倍。为了支持AI研究人员，谷歌计划制造1000套CloudTPU系统。

随着谷歌进军AI硬件和云服务领域，其业务正加速发展。AlphaGo学习系统TensorFlow已经为搜索、语音识别、翻译和图形处理等提供支持。谷歌还公布了多个AI研究计划，致力于开发能够处理更复杂任务的AI工具。在这个过程中，未来的AI芯片的发展潜力巨大，正如Gartner分析师盛陵海所言：“现在的AI芯片还是聚焦在处理大量数据并进行判断，未来的想象空间就很大了。”