英特爾、微軟、谷歌三大佬的AI策略有何不同？

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谷歌自研TPU，話題感十足，除了自身提升，希望獲得企業客戶；英特爾通過收購的方式，補齊AI芯環節，為贏得市場奠定基礎；微軟放棄自研AI芯，押注於FPGA，略顯謹慎。

文｜小北

校對｜小北

圖源｜網路

集微網消息，這個五月不太平凡，谷歌、英特爾、微軟三大巨頭紛紛選擇在這個月舉辦自己的AI大會，展現自身的AI實力與戰略布局。

谷歌

作為AI領域的領導者，谷歌在I/O大會上展現了AI戰略的四大方向，表現了全面押注AI的決心。

方向一：AI技術導入谷歌應用中，核心產品優先

在過去一年中，我們切實感受到導入AI技術的谷歌翻譯愈發接近真人水平。在本屆I/O大會上，谷歌展示了AI技術加持的Gboard（谷歌輸入法）、Gmail、谷歌相冊如何變革。未來，谷歌必將把AI技術推廣到所有谷歌應用中。因為谷歌會針對不同應用開發不同的AI技術，因此核心產品會有AI導入的優先權。

方向二：AI技術導入安卓系統，讓AI成智能機標配

谷歌在I/O大會發布的下一代安卓系統Android P，融合了AI技術，將於今年夏天面市。加之手機處理器廠商為中高端處理器搭載了AI功能，兩者為AI成為智能機標配帶來了雙重保障。

方向三：堅持自研AI晶元，構建雲平台生態系統

I/O大會上推出了TPU 3.0，相比2.0版本，性能提升8倍，速度高達100 petaflops。

谷歌正努力擴張自己的雲平台業務，並與亞馬遜AWS和微軟Azure進行激烈競爭，打造性能強勁的AI晶元被視作取勝要素。谷歌希望藉助TPU帶來的AI能力，吸引用戶進入谷歌的生態系統。

方向四：讓所有谷歌軟硬體產品都有谷歌助手加持

谷歌的發展願景是軟硬體產品都有谷歌助手加持。I/O大會演示了谷歌助手預定餐位等，證明它可以真正成為生活的助手。

微軟

微軟在Build開發者大會上，發布了可加速實時AI計算的硬體架構Project Brainwave預覽版，並將其整合到了Azure機器學習服務中。Project Brainwave是部署在英特爾FPGA上的。

據業內人士透露，微軟認為機器學習正在快速演進，將目前的演算法燒入晶元或許並不明智，這可能很快會過時，而採用可編程的FPGA晶元，可隨時導入最新演算法，實現AI功能。這樣，微軟無須開發自家伺服器設計晶元，直接向英特爾採購FPGA，並通過軟體編程的方式實現AI加速等功能。

微軟在北京舉行的2018人工智慧大會上，著重強調了其新的「世界觀」，即智能雲與智能邊緣。

公有雲Azure、混合雲Azure Stack、物聯網Azure IoT Edge與Azure Sphere組成的Azure生態將智能雲與智能邊緣融會貫通。

因此，微軟的AI硬體戰略是押注於FPGA，發力智能雲與智能邊緣。

英特爾

英特爾作為一家硬體廠商，AI布局專註於硬體方面。在首屆AI開發者大會AIDC 2018上，發布了新款雲端AI晶元NNP（神經網路處理器）發布，其代號為「Spring Crest」，據悉其功耗將小於210瓦，比上一代產品Lake Crest 在訓練方面有3-4倍的性能提升，該晶元可為雲端訓練提供硬體支持。

除了雲端AI能力，英特爾在開發者大會上還重點展示了去年推出的Movidius神經計算棒。由於集成DNN加速器，邊緣推理可實現每秒超過1萬億次運算。

英特爾副總裁暨AI產品團隊總經理Naveen Rao在會中試圖將英特爾及其旗艦伺服器處理器Xeon，定位為在神經網路演算法訓練及推論領域的領導者及產品線。據悉，英特爾將把神經網路bfloat16數字格式延伸至英特爾Xeon處理器及FPGA。Rao指出，這是英特爾連貫且全面的戰略之一，讓自有晶元產品組合擁有AI訓練能力。

三巨頭的硬體戰略對比

對於谷歌、微軟與英特爾，我們選取其共同爭奪的AI雲端市場來進行對比。

先來科普一下，神經網路的兩個主要階段是訓練和推理。在訓練過程，通常需要通過大量的數據輸入，或採取增強學習等非監督學習方法，訓練出一個複雜的深度神經網路模型。因此，訓練環節只能在雲端實現，而能勝任此工作的目前有GPU、ASIC(Google TPU1.0/2.0)等。因此，真正考驗AI能力的還是在雲端的訓練能力，設備端的推理能力顯得「小兒科」了很多。當然，雲端也可以進行計算推理，FPGA就被用作雲端計算加速的關鍵晶元。

在雲端推理方面，谷歌推進TPU的發展與產業的導入，英特爾藉助收購的Nervana Systems公司推出了NNP晶元改變了較落後狀況。英特爾AI產品組硬體副總裁Carey Kloss表示，Spring Crest可對標谷歌第三代TPU（TPU 3.0）產品。因此，谷歌與英特爾之間的對決將越來越精彩。

微軟押注FPGA通過軟體實現的辦法來進行雲端服務。基於FPGA的微軟圖像辨識雲端服務Project Brainwave被雀巢以及捷普科技採用，微軟表示：採用Brainwave的客戶可使用標準影像辨識模型，單一影像處理只需1.8毫秒。但業內人士對Brainwave適用性表示質疑，因為FPGA並未廣泛用在雲計算上。

谷歌自研TPU，話題感十足，除了用於自身AI水平的提升，也希望獲得企業客戶；英特爾通過收購的方式，補齊AI芯環節，為贏得市場奠定基礎；微軟放棄自研AI芯，押注於FPGA，略顯謹慎。

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