亞馬遜（Amazon）創辦人 Jeff Bezos 日前在公開會議上宣告，現在是人工智慧（AI）應用的黃金時代，是人工智慧復興時期，聲稱電腦運算已經準備改變所有的商業模式。事實上，現在人工智慧幕前幕後都戰況激烈，Nvidia、Intel、Google 等大廠在晶片領域也都虎視眈眈。
MIT 報導，Nvidia 為遊戲和圖形製作使用的繪圖晶片，過去幾年促成許多機器學習的突破性應用，大幅推升企業利潤和股價，但未來的路可能不會這麼順遂，因為幾家晶片龍頭都在主打新產品可加速人工智慧應用，連軟體大廠也都在自己打造適合自家軟體的硬體核心。
由於保險和金融等許多行業的公司，正在投資機器學習基礎設施，因此 Google、亞馬遜和微軟都認定，未來許多企業會向他們購買人工智慧軟體，因此在硬體上也必須砸大錢來支持軟體運作。
報導認為，Nvidia 佔有人工智慧晶片市場優勢是運氣好，因為電腦圖形所需的基本數學運算，與被稱為人工神經網絡的機器學習方法相同。從 2012 年開始，研究人員發現，將新技術置於這種技術之上，繪圖晶片可讓軟體在解釋圖像或語音等任務上變得聰明很多。
隨著人工智慧市場成長，Nvidia 已調整晶片設計以支持神經網絡，本週宣布的新 V100 晶片是這一努力的頂峰，並具專門用於加速深入學習數學的新核心。Nvidia 強調其電力和能源效率將有助於企業或雲供應商大幅提升使用人工智慧的能力，聲稱「可以將數據中心的吞吐量提高 15 倍，而不必建立新的數據中心。」
而 Nvidia 的新競爭對手認為，他們可以直接為加速處理人工智慧軟體的硬體運算能力與效率來從頭設計晶片，而不是調整繪圖晶片技術。例如英特爾去年購併 Nervana 之後，承諾今年會發表深度學習晶片。英特爾花了 167 億美元購併全球可程式邏輯（FPGA）晶片製造商拓朗半導體（Altera），準備藉 FPGA 技術發表加速深度學習的產品。
微軟也是以 FPGA 為機器學習軟體提供動力，並將其做為雲端平台 Azure 的核心部分。Google 也在去年夏天表示已經在使用內部開發，為人工智慧訂製的晶片 TPU，去年已經替 AlphaGo 贏得棋盤遊戲冠勝利，Google 表示不會出售 TPU，但使用 Google 雲服務企業將會獲得 TPU 的電力和能源效率的好處。
打造 Google 晶片的幾名工程師已經離職，成立一家擁有 1 千萬美元資金的創業公司 Groq，製作專門的機器學習晶片。其他類似的新創公司包括 Wave Computing，表示其產品已經在客戶測試階段。
不過 Nvidia 執行長黃仁勳趁機批評競爭對手的技術，他說如 Google TPU 這種自定義晶片的靈活性不夠，無法在不同種類的神經網絡上達到同樣運算水準，認為這是一個重大缺點，而微軟與英特爾青睞的 FPGA 則太耗能。
黃仁勳聲稱 Nvidia 正在為深度學習創造最有成效的平台，且現在已經比競爭對手更快到達技術甜蜜點，但其他競爭廠商今年也將在人工智慧晶片上有大動作，這一戰場勢必將受到市場密切關注。
（首圖來源：NVIDIA）