提高用户黏性 互联网巨头纷纷自研芯片

目前，谷歌、微软、脸书（Facebook）、亚马逊等全球网络服务巨头开始进军芯片组解决方案的自主研发，并且投入重金。2017年亚马逊支出226亿美元用于研发，比2016年增长41%，其中相当部分用于设计定制人工智能芯片之上。在研发支出上紧随其后的是Alphabet、英特尔、微软和苹果公司。Facebook的研发支出从2016年的第13位上升至2017年的第9位，该公司将研发支出增加了32%，达到了78亿美元。互联网巨头纷纷自研芯片，且以人工智能芯片为主，将降低对NVIDIA、高通、英特尔等芯片厂商的依赖，满足自身不同设备对于芯片性能的特殊需求，提高用户黏性。

启动芯片自研，各大厂商做了啥？

谷歌于2016年正式发布了Pixel手机，受到业内一直好评，Pixel 3系列也计划在今年推出，但是与之前不同的是，谷歌今年的Pixel 3或将直接用上自研处理器。2017年，谷歌高调聘请了苹果A系列处理器开发主要领导人之一Manu Gulati，向业内暗示其正在建立一个手机处理器芯片的硬件设计团队。专家向记者表示，为了加强Pixel手机的图像识别速度，谷歌将希望寄托于自己研发的芯片上。据记者调查了解，谷歌之所以想要提升其图像处理速度，是因为苹果手机处理器芯片速度已经发展到了谷歌的7倍。

苹果公司计划从2020年开始，全方面使用自主研发的处理器芯片来替代传统大厂的处理器芯片。专家表示，一直以来，苹果公司倾力所追求的是封闭生态，但因为自身产业跨行太多，无法自主完成所有的生产步骤，但这依旧无法阻挡苹果公司向“封闭生态”迈进的脚步。在获得ARM架构许可证后，苹果开始设计自己的芯片，第一款产品被用于iPhone 5S，64位的A7芯片采用了四核图形处理器，而到了苹果A11芯片，图像处理速度更是翻倍，高性能的内核使其速度较上一代产品快了25%。专家向记者解释，苹果自主研发的处理器，最大的优势在于适配机型。不论苹果设计的处理器性能有多高，都有与其匹配的苹果机型。与之相比，高通的处理器想要找到合适的安卓手机，就没那么容易了。

除了谷歌、苹果外，微软也有向处理器芯片进军的态势。2018年3月，正值各大公司招聘抢人的热潮，微软在招聘职位中，悄然的列出了对AI处理器人才的需求。这或许是微软对于2017年所喊口号的呼应，2017年微软宣布将推出新一代处理单元，为自身的增强现实眼镜提供处理芯片，微软将这款产品定位于为人工智能（AI）工作负载提供集成的协处理器，作为其投身AI领域的试金石。

摆脱对传统芯片厂商依赖，提高用户黏性

自主研发处理器芯片的费用并不低，为什么各大厂商纷纷入局？专家表示这是增加芯片设计的自主性，提高对用户黏性的重要一步。

与传统大厂相比，在适配度方面，苹果自主研发的芯片会更切合苹果终端产品；在性能方面，苹果自主研发的芯片能耗更低，且兼容性更好。在图形输出功能方面，苹果更是规划加入现今较为火热的人工智能和增强现实技术，所以对于处理器芯片的要求也会越来越高；在成本方面，虽然苹果每年都会支出一些自主研发费用，但是这些费用与“购买专利与产品”相比，还是会节省不少。专家向记者解释，研发自己的芯片，不仅可以减少苹果公司内部管理的复杂性，更可以帮助公司减少成本，加速公司运转。因此，研发自己的芯片是苹果为以后发展铺路的重要一环。

而对于谷歌来说，自主研发芯片，尤其是具备深度学习性能的芯片，或是为了谷歌争夺AI市场做铺垫。记者查阅资料发现，谷歌推出的TPU在灵活度上并不高，尤其在深度学习上，与CPU、GPU、FPGA相比，灵活度属于较低的一类。但是，在效率上，谷歌的这款TPU却档次较高，针对特定AI优化算法，这款TPU可以达到很高的效率。

专家向记者表示，谷歌这款TPU是几年前的技术，当时的噱头很大，但是真正的目的却令人深思。按照谷歌以往“声东击西”的作风，专家推测，这次的高调宣传可能是因为谷歌“已有更好的技术”或者是因为需要“误导别人研究方向的烟雾弹”。但不论原因是什么，谷歌进军AI领域的野心已经昭然若揭。谷歌拥有足够数目的机器来支持其自主研发AI处理器，便于芯片的“训练”，例如谷歌的识别猫脸神经网络，就是利用上万个充足数量的中央处理器，历时七天，完成的“训练”。

近年来，微软在AI芯片上的开发力度也很大。微软希望使用一些替代品来替换他人的“人脸识别、神经网络技术”，即使定制芯片需要昂贵的费用，微软也会去尝试，更高的灵活性成为了微软追求的目标。虽然微软的定制化芯片没有谷歌的进程快，但是专家表示，微软完全可以凭借其庞大的需求重新定义芯片，为其自主研发的控制器在AI市场上开辟新的空间。