中興業績跳崖式跳水，AI晶片竟差點毀掉一個企業！
中興事件告一段落，而且中興的業務受到巨大打擊，股價下跌至慘。不少人在質疑，中興為什么不能自己研發晶片，而一定要依賴進口呢？根本原因，是國內晶片產業起步太晚，因而落后。
除了恩智浦、英飛凌、意法半導體、瑞薩、博世這樣傳統的汽車晶片供應商，近兩年包括高通、英特爾、英偉達、賽靈思等在內的老牌晶片企業，零跑汽車、特斯拉、現代汽車這樣的整車廠，以及四維圖新等科技公司，都在加緊布局車載晶片，尋找傳統業務之外新的利潤增長點。一批初創企業，譬如地平線、寒武紀、西井科技、深鑒科技等，與傳統勢力一起角逐晶片市場。
谷歌將新晶片取名為Tensor Processing Unit，簡稱為“TPU”。為什么？因為它可以輔助TensorFlow的運行，TensorFlow是一個軟件引擎，它是谷歌深度神經網絡的驅動力，神經網是一個由硬件軟件組成的網絡，可以通過分析海量數據學習特殊任務。
TPU具體是如何使用的呢？霍爾澤拒絕透露，他只是說公司用TPU來處理語音識別的“部分運算”，語音識別用在Andorid平臺中。霍爾澤還表示，谷歌會發表論文描述晶片帶來的好處，還會用其它方法設計新晶片來處理深度學習問題。最終，谷歌的目標是淘汰GPU。霍爾澤稱：“GPU實際上離我們已經遠了一點點，在機器學習中GPU使用太廣泛，實際上它并不是針對深度學習開發的。”
為什么谷歌重新開發晶片，而不是使用FPGA？霍爾澤稱：“因為它更快。”為什么這么說？
Google為機器學習定制的專用晶片(ASIC)，專為Google的深度學習框架TensorFlow而設計。TPU3.0采用8位低精度計算以節省晶體管，速度能加快最高100PFlops(每秒1000萬億次浮點計算)。此外，谷歌還發布了Edge TPU，特定用途 ASIC 晶片，專為在設備上運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計。Edge TPU 可以加速設備上的 ML 推理，或與 Google Cloud 配對，創建完整的云到邊緣 ML 堆棧。
針對Edge TPU的新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 晶片。
AI晶片領域就是一場豪賭？傳統晶片巨頭英特爾盡管在AI晶片行業萌發階段，錯過了第一波機會，但隨后就買下Nervana 、Movidius、 Altera、以及Mobileye等多家AI晶片領域的實力初創企業。
對比高通，可以發現華為也在賭，賭的是人工智能的發展與AI晶片的未來。而且，正在豪賭的不止華為一家。在晶片這件事上，誰都沒有安全感。
除了恩智浦、英飛凌、意法半導體、瑞薩、博世這樣傳統的汽車晶片供應商，近兩年包括高通、英特爾、英偉達、賽靈思等在內的老牌晶片企業，零跑汽車、特斯拉、現代汽車這樣的整車廠，以及四維圖新等科技公司，都在加緊布局車載晶片，尋找傳統業務之外新的利潤增長點。一批初創企業，譬如地平線、寒武紀、西井科技、深鑒科技等，與傳統勢力一起角逐晶片市場。
谷歌將新晶片取名為Tensor Processing Unit，簡稱為“TPU”。為什么？因為它可以輔助TensorFlow的運行，TensorFlow是一個軟件引擎，它是谷歌深度神經網絡的驅動力，神經網是一個由硬件軟件組成的網絡，可以通過分析海量數據學習特殊任務。
TPU具體是如何使用的呢？霍爾澤拒絕透露，他只是說公司用TPU來處理語音識別的“部分運算”，語音識別用在Andorid平臺中。霍爾澤還表示，谷歌會發表論文描述晶片帶來的好處，還會用其它方法設計新晶片來處理深度學習問題。最終，谷歌的目標是淘汰GPU。霍爾澤稱：“GPU實際上離我們已經遠了一點點，在機器學習中GPU使用太廣泛，實際上它并不是針對深度學習開發的。”
為什么谷歌重新開發晶片，而不是使用FPGA？霍爾澤稱：“因為它更快。”為什么這么說？
Google為機器學習定制的專用晶片(ASIC)，專為Google的深度學習框架TensorFlow而設計。TPU3.0采用8位低精度計算以節省晶體管，速度能加快最高100PFlops(每秒1000萬億次浮點計算)。此外，谷歌還發布了Edge TPU，特定用途 ASIC 晶片，專為在設備上運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計。Edge TPU 可以加速設備上的 ML 推理，或與 Google Cloud 配對，創建完整的云到邊緣 ML 堆棧。
針對Edge TPU的新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 晶片。
AI晶片領域就是一場豪賭？傳統晶片巨頭英特爾盡管在AI晶片行業萌發階段，錯過了第一波機會，但隨后就買下Nervana 、Movidius、 Altera、以及Mobileye等多家AI晶片領域的實力初創企業。
對比高通，可以發現華為也在賭，賭的是人工智能的發展與AI晶片的未來。而且，正在豪賭的不止華為一家。在晶片這件事上，誰都沒有安全感。