英特尔、微软、谷歌三大佬的AI策略有何不同？

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谷歌自研TPU，话题感十足，除了自身提升，希望获得企业客户；英特尔通过收购的方式，补齐AI芯环节，为赢得市场奠定基础；微软放弃自研AI芯，押注于FPGA，略显谨慎。

文｜小北

校对｜小北

图源｜网络

集微网消息，这个五月不太平凡，谷歌、英特尔、微软三大巨头纷纷选择在这个月举办自己的AI大会，展现自身的AI实力与战略布局。

谷歌

作为AI领域的领导者，谷歌在I/O大会上展现了AI战略的四大方向，表现了全面押注AI的决心。

方向一：AI技术导入谷歌应用中，核心产品优先

在过去一年中，我们切实感受到导入AI技术的谷歌翻译愈发接近真人水平。在本届I/O大会上，谷歌展示了AI技术加持的Gboard（谷歌输入法）、Gmail、谷歌相册如何变革。未来，谷歌必将把AI技术推广到所有谷歌应用中。因为谷歌会针对不同应用开发不同的AI技术，因此核心产品会有AI导入的优先权。

方向二：AI技术导入安卓系统，让AI成智能机标配

谷歌在I/O大会发布的下一代安卓系统Android P，融合了AI技术，将于今年夏天面市。加之手机处理器厂商为中高端处理器搭载了AI功能，两者为AI成为智能机标配带来了双重保障。

方向三：坚持自研AI芯片，构建云平台生态系统

I/O大会上推出了TPU 3.0，相比2.0版本，性能提升8倍，速度高达100 petaflops。

谷歌正努力扩张自己的云平台业务，并与亚马逊AWS和微软Azure进行激烈竞争，打造性能强劲的AI芯片被视作取胜要素。谷歌希望借助TPU带来的AI能力，吸引用户进入谷歌的生态系统。

方向四：让所有谷歌软硬件产品都有谷歌助手加持

谷歌的发展愿景是软硬件产品都有谷歌助手加持。I/O大会演示了谷歌助手预定餐位等，证明它可以真正成为生活的助手。

微软

微软在Build开发者大会上，发布了可加速实时AI计算的硬件架构Project Brainwave预览版，并将其整合到了Azure机器学习服务中。Project Brainwave是部署在英特尔FPGA上的。

据业内人士透露，微软认为机器学习正在快速演进，将目前的算法烧入芯片或许并不明智，这可能很快会过时，而采用可编程的FPGA芯片，可随时导入最新算法，实现AI功能。这样，微软无须开发自家服务器设计芯片，直接向英特尔采购FPGA，并通过软件编程的方式实现AI加速等功能。

微软在北京举行的2018人工智能大会上，着重强调了其新的“世界观”，即智能云与智能边缘。

公有云Azure、混合云Azure Stack、物联网Azure IoT Edge与Azure Sphere组成的Azure生态将智能云与智能边缘融会贯通。

因此，微软的AI硬件战略是押注于FPGA，发力智能云与智能边缘。

英特尔

英特尔作为一家硬件厂商，AI布局专注于硬件方面。在首届AI开发者大会AIDC 2018上，发布了新款云端AI芯片NNP（神经网络处理器）发布，其代号为“Spring Crest”，据悉其功耗将小于210瓦，比上一代产品Lake Crest 在训练方面有3-4倍的性能提升，该芯片可为云端训练提供硬件支持。

除了云端AI能力，英特尔在开发者大会上还重点展示了去年推出的Movidius神经计算棒。由于集成DNN加速器，边缘推理可实现每秒超过1万亿次运算。

英特尔副总裁暨AI产品团队总经理Naveen Rao在会中试图将英特尔及其旗舰服务器处理器Xeon，定位为在神经网络算法训练及推论领域的领导者及产品线。据悉，英特尔将把神经网络bfloat16数字格式延伸至英特尔Xeon处理器及FPGA。Rao指出，这是英特尔连贯且全面的战略之一，让自有芯片产品组合拥有AI训练能力。

三巨头的硬件战略对比

对于谷歌、微软与英特尔，我们选取其共同争夺的AI云端市场来进行对比。

先来科普一下，神经网络的两个主要阶段是训练和推理。在训练过程，通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。因此，训练环节只能在云端实现，而能胜任此工作的目前有GPU、ASIC(Google TPU1.0/2.0)等。因此，真正考验AI能力的还是在云端的训练能力，设备端的推理能力显得“小儿科”了很多。当然，云端也可以进行计算推理，FPGA就被用作云端计算加速的关键芯片。

在云端推理方面，谷歌推进TPU的发展与产业的导入，英特尔借助收购的Nervana Systems公司推出了NNP芯片改变了较落后状况。英特尔AI产品组硬件副总裁Carey Kloss表示，Spring Crest可对标谷歌第三代TPU（TPU 3.0）产品。因此，谷歌与英特尔之间的对决将越来越精彩。

微软押注FPGA通过软件实现的办法来进行云端服务。基于FPGA的微软图像辨识云端服务Project Brainwave被雀巢以及捷普科技采用，微软表示：采用Brainwave的客户可使用标准影像辨识模型，单一影像处理只需1.8毫秒。但业内人士对Brainwave适用性表示质疑，因为FPGA并未广泛用在云计算上。

谷歌自研TPU，话题感十足，除了用于自身AI水平的提升，也希望获得企业客户；英特尔通过收购的方式，补齐AI芯环节，为赢得市场奠定基础；微软放弃自研AI芯，押注于FPGA，略显谨慎。

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