人們越來越看好人工智能的前景及其潛在的爆發(fā)力，而能否發(fā)展出具有超高運算能力且符合市場的芯片成為人工智能平臺的關(guān)鍵一役。由此,，2016年成為芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在芯片領(lǐng)域全面展開部署的一年,。而在這其中，英偉達保持著絕對的領(lǐng)先地位,。但隨著包括谷歌、臉書、微軟,、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼加入決戰(zhàn)，人工智能領(lǐng)域未來的格局如何，仍然待解,。

在2016年,，所有人都看到了人工智能的前景和其潛在的爆發(fā)力，但不管是AlphaGo還是自動駕駛汽車,，要想使得任何精妙算法得以實現(xiàn),，其基礎(chǔ)是硬件的運算能力：也就是說，能否發(fā)展出超高運算能力又符合市場需求的芯片成為了人工智能平臺的關(guān)鍵一役,。

因此,，毫無疑問，2016年也成為了芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在芯片領(lǐng)域全面展開部署的一年：先有CPU芯片巨頭因特爾年內(nèi)三次大手筆收購人工智能和GPU領(lǐng)域企業(yè);后有谷歌宣布開發(fā)自己的處理系統(tǒng),，而蘋果,、微軟、臉書和亞馬遜也都紛紛加入,。

而在這其中,，領(lǐng)跑者英偉達(Nvidia)因其在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢使其成為了資本市場的絕對寵兒：在過去的一年中，曾經(jīng)以游戲芯片見長的Nvidia股價從十幾年的穩(wěn)居30美元迅速飆升至120美元,。

就當資本市場都在猶豫是否人工智能風口使得英偉達股價虛高時,，2月10日，英偉達發(fā)布2016年第四季度的財報顯示,，其營收同比增長55%,，凈利潤達到了6.55億美元，同比增長216%,。

“正當Intel,、微軟等巨頭投資人工智能為基礎(chǔ)的芯片技術(shù)時，英偉達已經(jīng)以Q4財報顯示,，這家已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域投資將近12年的芯片企業(yè)已經(jīng)開始就此收獲可觀的盈利,。”資深技術(shù)評論家Therese PoletTI在其財報發(fā)布后指出,。

研究機構(gòu)TracTIca LLC估計,，由于深度學習項目產(chǎn)生的硬件花費將從2015年的4360萬美元，上升到2024年的41億美元,，而企業(yè)的相關(guān)軟件花費將同期從1.09億美元上升到100億美元,。

正是這一龐大的市場吸引著谷歌、臉書,、微軟,、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼宣布企業(yè)向人工智能領(lǐng)域的技術(shù)轉(zhuǎn)向?！霸谌斯ぶ悄芟嚓P(guān)技術(shù)上,，目前英偉達仍然保持著絕對的領(lǐng)先,，但隨著包括谷歌在內(nèi)的TPU等技術(shù)不斷推向市場，未來的AI硬件格局仍然待解,?！币晃徊槐憔呙臍W洲資深從業(yè)人員向21世紀經(jīng)濟報道表示。

英偉達在GPU領(lǐng)域顯著領(lǐng)先

根據(jù)英偉達最新公布的年報,，其最主要的業(yè)務(wù)領(lǐng)域均出現(xiàn)了兩位數(shù)以上的增長,。除了其一直占有領(lǐng)先優(yōu)勢的游戲業(yè)務(wù)增長之外，其更多的漲幅事實上來自于數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)和自動駕駛兩大全新業(yè)務(wù)板塊,。

年報數(shù)據(jù)顯示,，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)有138%的增長，而自動駕駛有52%的增長,。

“事實上,，這是整個英偉達財報里最具有說明力的內(nèi)容，因為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和自動駕駛的增長根本上是人工智能和深度學習的發(fā)展所激發(fā)的,?！币晃幻绹嬎銠C硬件分析師向21世紀經(jīng)濟報道表示。

在目前的深度學習領(lǐng)域,，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投入實際應(yīng)用要經(jīng)歷兩個階段：首先是訓練,，其次是執(zhí)行。從目前的環(huán)境來看,，訓練階段非常需要處理大量數(shù)據(jù)的GPU(圖形處理器,，下同)，也就是以游戲和高度圖形化的應(yīng)用做圖像渲染起家的英偉達領(lǐng)先的領(lǐng)域;而在轉(zhuǎn)型階段則需要處理復(fù)雜程序的CPU,，也就是微軟十幾年來領(lǐng)先的領(lǐng)域,。

“英偉達目前的成功事實上代表了GPU的成功，它正是最早的GPU領(lǐng)先者之一,?！鄙鲜鲂袠I(yè)分析師表示。

深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤其是幾百上千層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，對高性能計算需求非常高,，而GPU對處理復(fù)雜運算擁有天然的優(yōu)勢：它有出色的并行矩陣計算能力,，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練和分類都可以提供顯著的加速效果,。

舉個例子，研究員不用一開始就人工定義一個人臉,，而是可以將幾百萬個人臉的圖像展示出來,，讓計算機自己定義人臉應(yīng)該是什么樣子的。學習這樣的例子時,，GPU可以比傳統(tǒng)處理器更加快速,，大大加快了訓練過程,。

因此，搭載GPU的超級計算機已經(jīng)成為訓練各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不二選擇,，比如Google大腦早期就是使用Nvidia的GPU做深度學習,。“我們正在搭建一款帶有跟蹤功能的攝像裝置,，因此需要找到最適合的芯片,，GPU是我們的首選?！睔W盟AR初創(chuàng)企業(yè)Quine CEO Gunleik Groven在今年一月的CES(國際消費電子展)現(xiàn)場向本報記者表示,。

目前，谷歌,、Facebook,、微軟、Twitter和百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭,，都在使用這種叫做GPU的芯片,，讓服務(wù)器學習海量的照片、視頻,、聲音文檔,，以及社交媒體上的信息，來改善搜索和自動化照片標記等各種各樣的軟件功能,。一些汽車制造商也在利用這項技術(shù),，開發(fā)可以感知周圍環(huán)境、避開危險區(qū)域的無人駕駛汽車,。

除了在GPU和圖形計算領(lǐng)域長期領(lǐng)先,，英偉達也是最早一批在人工智能領(lǐng)域進行投資的科技公司。2008年,，當時在斯坦福做研究的吳恩達發(fā)表了一篇用GPU上的CUDA進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的論文,。2012年“深度學習三巨頭”之一Geoff Hilton的學生Alex Krizhevsky用英偉達的GeForce顯卡在ImageNet中將圖像識別準確率大幅提升，這也是英偉達CEO黃仁勛時常提到的英偉達注重深度學習的開端,。

有報告顯示,，世界上目前約有3000多家AI初創(chuàng)公司，大部分都采用了Nvidia提供的硬件平臺,。

“深度學習被證明是非常有效的,。”黃仁勛在季報2月10日的發(fā)布會中表示,。在列舉目前GPU計算平臺正在人工智能,、云計算、游戲和自動駕駛領(lǐng)域快速展開應(yīng)用的同時,，黃仁勛表示,，在未來數(shù)年間,，深度學習將會成為計算機計算的一種基礎(chǔ)性的核心工具。

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