软件终将被干掉!人工智能“边缘”化,科技巨头都押在AI硬件

直到80年代末和90年代初,硬件才成为王者:IBM,英特尔,德州仪器都是市场领导者。 但随着全球消费者的口味转向软件和移动设备,他们大多数设备的使用情况并未发生显着变化。

直到80年代末和90年代初,硬件才成为王者:IBM,英特尔,德州仪器都是市场领导者。 来自索尼,东芝,松下等日本企业的设备随处可见。 但随着全球消费者的口味转向软件和移动设备,他们大多数设备的使用情况并未发生显着变化。 转向软件时,它偏向于微软,甲骨文和SAP等公司。 后者错过了向移动设备的转变,为苹果,谷歌和三星等公司打开了大门。

软件终将被干掉!人工智能“边缘”化,科技巨头都押在AI硬件

但是上述公司都没有计划错过即将到来的,并且越来越明显地转向“边缘”计算,其中虚拟助手和其他AI应用程序渗透到可以容纳它们的所有物理设备中。 这一切都意味着硬件正在卷土重来,骑在AI的尾巴上。 软件可能仍在吃这个世界,但正如Nvidia的主管Jensen Huang在2017年采访中所说,人工智能会干掉软件

人工智能已经经历了一种觉醒,不再是一种深奥或新兴的趋势,而是一种不断增长的现实。 今天人类正在开展的许多行动 - 如驾驶,包装,会计甚至烹饪 - 迟早都会自动化。 我们通过键入智能手机或电视遥控器进行的操作将让位于与Siri,Alexa和Google等虚拟助手交谈,他们将生活在各地的设备中,这个概念称为边缘或“环境计算”。

AI不是一个新概念,数学基础也不是它的基础。 但是对于人工智能“干掉软件”并变得真正有用它需要硬件:处理器和芯片快速而强大,足以收集,处理和处理我们世界正在创造的大量数据。 这些硬件组件终于到了这里,赶上了大型数据集和神经网络等大量增长的软件。

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越来越需要专用硬件来为公司希望为用户提供服务和产品提供动力,这使得全球硬件的复苏成为可能。 现在有一种理解,即必须弥合提供高级服务的愿望与提供这些服务所需的硬件限制之间的差距。

当提到用于AI的专用硬件时,这通常意味着处理器具有令人难以置信的强大计算能力,有时甚至是特殊的体系结构,这使得在合理的时间段内运行AI算法成为可能。 被认为是人工智能芯片领导者的Nvidia在过去一年中呈指数级增长。 对人工智能的兴趣日益增长,引发了Nvidia与英特尔等其他硬件公司之间的竞争,甚至包括Graphcore等初创公司,以及为谷歌,IBM,苹果,百度和Facebook等自身开发硬件功能的科技巨头。

现实情况是,技术公司 - 本身并不是纯粹的硬件本地人 - 正在开发他们自己需要的硬件。 这在亚马逊,谷歌,微软和Facebook等巨头中尤其明显,他们几年前得出的结论是,通信,数据处理和存储方面的现有产品无法满足他们的要求。 一个很好的例子是AWS 2015年收购以色列芯片公司Annapurna Labs,该公司开发了一种用于数据通信的平台芯片技术。 今天AWS提供的大部分高级服务都基于这项技术。

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即使是风险资本家,他们通常会回避硬件业务,也越来越多地投资于硬件创业公司。 虽然这种投资趋势尚未在以色列流行起来,但这里的硬件创业场景已经准备好迎接热潮。

根据以色列科技创新发现平台Start-Up Nation Finder的数据,以色列目前有86家活跃的硬件创新初创公司。 其中大约一半的员工人数在11-50人之间,这意味着他们并非完全处于早期阶段,而是在市场上推出产品。

在这种情况下,应该指出的是,该国的国防工业 - 通常会推动电子产品,软件和随之而来的硬件 - 是军队兽医硬件创新和创业的重要推动力。 此外,英特尔,苹果,思科和高通等跨国公司在以色列的重大活动使得硬件成为以色列的核心技术能力之一。

的确,与软件相比,硬件公司需要更高的投资额和更多的开发时间,但它们的潜力巨大,特别是当它们为人工智能蓬勃发展并活跃起来提供平台时。

虽然每个人都清楚AI已经全部结束,但对于像谷歌,微软,苹果,亚马逊等科技巨头来说,为了继续在他们的领域领先,他们必须建立自己的AI支持硬件。

比如谷歌就已经开始布局自己的AI芯片市场了。谷歌也发布自己的TPU以及Edge TPU——TPU是针对TensorFlow上的机器学习工作负载量身定制的定制应用专用集成电路(ASIC)。 去年,谷歌宣称它的TPU比现代GPU和推理CPU快15到30倍,并且TOPS / Watt测量值提高了30-80倍。并且谷歌在同年还发布了用于边缘计算的Edge TPU,以及相关设备:AIY Projects Edge TPU Dev Board和Edge TPU Accelerator 围绕谷歌新推出的专用边缘TPU。

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