頭條楓林網憑藉GPU，英偉達公司一直是AI趨勢的最大受益者之一。 但隨著科技巨頭紛紛研發自己的AI芯片，包括谷歌的TPU、蘋果的神經引擎、微軟的FPGA，以及亞馬遜正在為Alexa研發的定制AI芯片，英偉達還能保住它的龍頭地位嗎？ 它能否保持目前的驚人增速，又或會失去大量客戶？
人工智能（AI）的興起引發了各種各樣的軍備競賽，其中最大的技術公司正在尋求從新興技術中受益。 英偉達公司一直是這一趨勢的最大受益者之一，因為其圖形處理器（GPU）是訓練AI系統的早期選擇。 GPU能夠同時執行大量複雜數學運算，這使它成為AI應用的完美選擇。
英偉達的數據中心業務已經出現爆炸式增長，連續七個季度實現了三位數的同比增長，其股價自2015年初以來已上漲超過1,000％。 一些曾經擁抱NVIDIA GPU的知名企業現在正在尋求開發其他解決方案來增強或取代GPU。 亞馬遜可能是最新進入競爭的科技巨頭。
Alexa與雲的連接
亞馬遜是人工智能的早期採用者，並且根據最近的報導，亞馬遜正在研究可以在設備上進行處理或在邊緣處理的定制AI芯片，而不是僅僅依靠將設備連接到雲端。 目前，當用戶向亞馬遜的數字助理Alexa發出請求時，信息會被傳輸到雲，雲處理請求並將響應提交回設備。 這個過程會導致稍微的延遲。 在本地處理語音識別的能力將改善由數字助理驅動的任何設備（包括Echo系列智能音箱）的響應時間。
亞馬遜在2015年初斥資3.5億美元收購了以色列芯片製造商Annapurna Labs，這增強了它在處理器方面的能力。 該公司為數據中心開發的網絡芯片能夠傳輸更大量級的數據，同時電力消耗更少。 亞馬遜目前擁有超過450名擁有一定程度的芯片經驗的員工，該公司可能開發其他專業芯片。 該報告還暗示，亞馬遜可能正在為其云計算部門AWS開發AI處理器。
谷歌、蘋果、微軟都在研發取代GPU的方案
2016年初，谷歌透露，它正在研發被稱為張量處理器（TPU）的定制AI芯片。 專用集成電路（ASIC）旨在為公司的深度學習AI應用程序提供更高效的性能，這些應用程序能夠通過處理海量數據進行學習。 該芯片為TensorFlow奠定了基礎，TensorFlow是用於訓練該公司的AI系統的框架。
最新版本的TPU可以處理AI的訓練和推理階段。 正如其名稱所示，AI系統在訓練階段“學習”，推理階段則是算法完成它們被訓練的工作。 谷歌最近宣布，谷歌云的客戶現在可以訪問這些處理器。
蘋果公司一直是用戶隱私的支持者，並且走了一條與它的技術同行不同的道路。 該公司的移動設備為傳輸到雲端的任何數據添加電子噪音，同時剝離任何可識別個人身份的信息，從而提供更大程度的用戶隱私和安全。 隨著iPhone 8和iPhone X的發布，蘋果開發了一種神經引擎，作為其新的A11仿生芯片的一部分，該芯片是一款可在本地處理多種AI功能的先進處理器。 這大大減少了傳輸到雲端的用戶信息量，有助於保護數據。
微軟公司早前投注於可定制處理器——稱為現場可編程門陣列（FPGA）——這是一種專用芯片，可在製造後為客戶的特定用途進行配置。 這些已經成為微軟Azure雲計算系統的基礎，並且提供比GPU等傳統產品更靈活的架構和更低的功耗。
英偉達增長仍在繼續
雖然這些公司都採用了不同的處理器策略，但他們仍在使用大量英偉達的GPU。
英偉達的增長仍在繼續。 在最近一個季度，英偉達公佈了創紀錄的29.1億美元的營收，比上年同期增長了34%。 該公司的數據中心部門（其中包含AI的銷售）同比增長105%，達到6.06億美元，目前佔英偉達總收入的21%。
競爭是不可避免的，但到目前為止還沒有解決方案能夠完全取代GPU。 英偉達現在可以高枕無憂。