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    人工智能芯片的启动爆炸已经来临

    发布时间:2017/12/26 影响 浏览次数:251

    由于所有领域的大量需求,包括游戏、数据中心的兴趣以及它在人工智能领域的潜在应用,今年所有的目光都集中在Nvidia上。

    然而,尽管英伟达的股价和这张图表可能是2017年最令人瞠目结舌的部分之一,但当人工智能继续朝着科技领域无所不在的方向前进时,在人工智能领域发生了一些更微妙的事情,可能会产生更深远的影响。

     

    今年,一系列的创业公司都在开发自己的硬件设备,这些硬件将在人工智能的基础上建立起未来的设备,并获得了大量的资金。其中一些初创公司还没有达到大规模的安装基础(或者还没有发布产品),但在融资方面似乎已经没有问题了。

    寻求优化推理的过程和机器训练——两个关键部分如图像和语音识别——初创公司试图找到方法来挑选了这些过程的方式会让他们更快,更高效,而且通常更适合下一代的人工intelligence-powered设备。与传统的计算架构相比,我们已经习惯了cpu,GPU已经成为了处理人工智能进程所需的快速计算的一种硅材料。这些初创公司认为他们可以做得更好。

    在我们进入创业公司之前,让我们快速回顾一下前面提到的Nvidia图表,来了解一下这里正在发生的事情的规模。即使到了年底,英伟达的股价仍上涨近80%,至2018年:

    因此,很自然地,我们可能会看到一整个类别的创业公司都在寻找Nvidia在AI市场的潜在漏洞。投资者也会注意到这一点。

    我们首先打破了去年12月,大脑系统从基准资本筹集到大约2500万美元资金的消息。当时,似乎人工智能芯片行业并不像今天这样明显——不过,随着今年的继续,英伟达在GPU市场上的主导地位清楚地表明,这将是一个蓬勃发展的领域。《福布斯》(Forbes)今年8月报道称,该公司估值接近9亿美元。显然,这里有些东西。

    今年,Graphcore也制造了一些噪音。今年11月,该公司宣布了一项5000万美元的融资计划,由红杉资本(Sequoia Capital)牵头,在7月份由Atomico牵头进行了3000万美元的融资后不久。像大脑系统一样,Graphcore仍然没有像Nvidia那样在市场上有一个引人注目的产品。然而,这家初创公司能够在一年内募集到8000万美元的资金,尽管硬件初创企业面临的挑战要比在软件背面建立起来的还要多。

    中国的人工智能初创企业也受到了大量的资金支持:阿里巴巴向一家名为Cambricon的初创公司投入了大量资金,据称该技术价值10亿美元;英特尔资本投资了1亿美元的Horizon Robotics;本月初,一家名为ThinkForce的初创公司筹集了6800万美元资金。

    也就是说,由前谷歌工程师运营的初创公司Groq,从社会+资本中筹集了约1000万美元,这在上面列出的一些初创公司中似乎很小。另一家芯片制造商Mythic已融资930万美元。

    因此,我们不仅可以看到一两家初创公司在这一领域的类似领域开展业务,其中许多公司已经筹集了数千万美元,至少有一家初创公司的估值在9亿美元左右。同样,这些都是硬件初创公司,而且是下一代硬件,这可能需要更多的资金。但这仍然是一个不容忽视的空间。

    除了创业公司之外,世界上最大的公司也在寻求建立自己的系统。谷歌在今年5月发布了其下一代TPU,用于推理和机器训练。苹果为其下一代iPhone设计了自己的GPU。这两种方法都将大大有助于为特定的需求调整硬件,比如谷歌云应用程序或Siri。英特尔还在10月份表示,将在2017年底前推出其新的神经网络处理器。去年8月,英特尔公司以3.5亿美元的价格收购了该公司。

    所有这些都代表了创业公司和大公司的巨大努力,每个公司都在寻找自己对GPU的解释。但是,已经开始将开发人员锁定在其平台上的Nvidia,可能是一个更加困难的任务。对于那些试图将硬件投入到野外并让开发人员参与进来的创业公司来说,这将会更加真实。

    当你在硅谷与投资者交谈时,你仍会发现一些怀疑。举个例子,为什么公司会在老卡的时候购买更快的芯片呢

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