英特爾英偉達的「壞消息」：亞馬遜正在為 Echo 設計定製 AI 晶元

比起單純依靠雲技術，特製人工智慧晶元加持下的 Echo 智能音箱，運行起來會更加快速和高效。

亞馬遜已經開始設計一種定製的人工智慧晶元，用來驅動未來面世的Echo設備，並且改善 Alexa 語音助手的（回復）質量和響應速度。此舉意在跟隨競爭對手蘋果和谷歌的腳步，兩家公司都研發和部署了各種規格的人工智慧硬體。

由於人工智慧任務的計算量十分龐大，因此設備本身通常需要特殊設計的晶元，甚至需要在人工智慧雲演算法訓練，研發和部署的數據中心內使用特殊設計的伺服器。

圖丨Echo設備

由於亞馬遜在中國缺乏製造經驗，因此他們不太可能親自生產晶元，但是英偉達和英特爾的（晶元）業務仍然面臨一定的挑戰。兩家公司都將大部分晶元製造專業技術轉移到了蓬勃發展的人工智慧領域，通過為蘋果和亞馬遜等公司設計和生產晶元盈利。

在智能家庭硬體市場和面向消費者的人工智慧產品領域，亞馬遜都在試圖保持競爭力。這家電子商務巨頭，通過過去幾年內的關鍵聘請和重要收購，現在擁有約450位晶元專家，包括2015年以3.5億美元的價格收購以色列晶元製造商Annapurna Labs，以及去年年底收購相機製造商Blink。亞馬遜計劃開發自己的人工智慧晶元，以便在其不斷壯大的 Alexa+Echo 的產品中，實現更多的本地計算，而不必進行雲計算，這一改變可以提高產品的響應速度。

蘋果和谷歌都開始了類似的轉變。蘋果公司已經開始研發自己的iPhone晶元，如圖形處理器和電源管理單元， 後果之一就是終止了與長期供應商的合作。一家名為 Imagination Technologies 的蘋果供應商，在蘋果終止了與其合作之後，被迫將自己出售給了一家私募公司。至於人工智慧，蘋果公司設計了一個新的「神經引擎」，作為A11仿生晶元的一部分，用來處理機器學習演算法的本地運算，涵蓋FaceID和ARKit等功能。

另一方面，谷歌也在人工智慧硬體領域耕耘多年，首先定製了ASIC處理器，也被稱為張量處理單元（TPU）。旗下TensorFlow AI培訓平台定製設計的TPU已經升級為2.0版本，在處理機器學習任務上為谷歌建立優勢。例如，TPU是谷歌旗下DeepMind AlphaGo系統的基礎，它還幫助谷歌在與Facebook的較量中保持競爭力，後者也是強大的人工智慧研究公司，設計了自己的人工智慧訓練伺服器。

在過去的兩年中，谷歌已經將一些研究落實到了消費者領域，開發特製人工智慧晶元來支持像Clips相機這樣的設備。谷歌還在Pixel 2手機中設計了圖像處理器，該公司去年開始效仿蘋果工程師，可能要為Pixel設備設計晶元組。

因此對於亞馬遜來說，在與谷歌和蘋果競爭中，控制自家晶元設計的優勢顯而易見，同時還能一箭雙鵰，改善現有的人工智慧產品。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！