谷歌可能已經預見了人工智能（AI）技術在應用程序、設備和服務上的傳播，比如在照片中識別朋友的臉，并賦予智能音箱以類似人類的聲音。好消息是，處理器行業也注意到了這一點。這意味著我們將看到大量的新芯片，它們不僅可以在手機或筆記本電腦上加速AI任務，還可以出現在汽車或家庭安全攝像頭上。

（圖1：谷歌的第二代TPUAI芯片。谷歌使用人工智能來提供諸如搜索、翻譯和面部檢測等服務，但它的AI芯片(即TPU，張量處理單元)在數據中心運行。現在，AI芯片正擴展到智能手機、個人電腦、汽車等領域）

這只是AI取得的最新進展。這個似乎包羅萬象的術語通常指的是被稱為“機器學習”或“神經網絡”技術，它是以模擬人腦建立的。當你用真實世界的數據訓練神經網絡后，它就可以發現垃圾郵件，將你的語音信息轉錄成短信或識別貓等對象。這為設計僵化的傳統計算機程序帶來了巨大變化。

AI將變得無處不在。例如，Facebook首席執行官馬克·扎克伯格(MarkZuckerberg)在國會作證的近10個小時里，他提到了應對虛假賬戶和錯誤信息的許多潛在AI解決方案。同時AI也已經是蘋果、三星和LG等手機制造商常用的熱門詞匯。

芯片分析公司LinleyGroup的首席分析師林立·葛文那(LinleyGwennap)在處理器會議上表示:“大多數新的高端智能手機都有AI加速器，包括蘋果iPhoneX的A11芯片和三星GalaxyS9的Exynos9810在。我們已經看到，AI正逐漸應用于中檔手機，隨著時間的推移，它可能會繼續流向低端手機。”

AI芯片可能不僅僅被用于智能手機上，這得益于初創公司的定制芯片設計，以及來自移動芯片巨頭ARM的TrilliumAI項目等努力。這意味著今天的計算機智能革命才剛剛起步，它最終可以幫助亞馬遜和谷歌的數字助理擴展到新設備上，讓你的汽車識別行人和周圍的一切，讓你的電腦更聰明，可自動進行照片和視頻編輯等。

以網絡安全攝像頭為例，它可以讓你的家庭網絡和寬帶連接成為一個持續的視頻流。葛文那解釋稱：“你真正想要的攝像頭能夠看到現場，然后說什么都沒發生，不需要上傳視頻。當發生變化時，它可以發送圖像或通知。”葛文那預計，個人電腦可以在相對強大的主處理器上運行AI，但隨著更多的軟件使用該技術，它們也會得到AI芯片。像Photoshop和PremierePro這樣的AdobeSystems軟件已經將處理器推向了極限，該公司已經引入了SenseiAI技術，以加快像照片編輯這樣的任務。

（圖2：無人駕駛汽車身上將安裝各種傳感器，而像Synopsys和GlobalFoundries這樣的芯片公司預計會銷售能夠處理所有數據的處理器）

隨著無人駕駛技術的進步，汽車將獲得AI大腦。名為Synopsys的公司在會議上展示了自己的方法，用于管理從雷達、激光雷達、攝像頭和其他無人駕駛汽車中收集到的大量數據。Synopsys市場營銷經理戈登·庫伯（GordonCooper）說：“蘋果把神經網絡植入了iPhoneX中，現在每個人都想擁有神經網絡功能。”

如今，像AmazonEcho或GoogleHome這樣的智能音箱位于AI的前沿領域，但它們的大部分“大腦”都依賴于網絡鏈接。葛文那說，內置的AI芯片可以讓它們更快地理解你的語音指令，這是一項重要的改進，因為沒有人喜歡在訂購新音樂或讓燈光關閉時延遲。

在無人機領域，AI將意味著更強大的能力，比如避開飛行中的障礙物，或者追蹤某個移動的物體。例如，沿著滑雪坡道向下走，這樣你就可以把動作視頻帶到下一個層次。

對于因遵循摩爾定律(Moore’sLaw)飛速發展而飽受詬病的芯片行業來說，AI的加入帶來了一股新鮮空氣。如今，嶄新的筆記本電腦可能看起來并不比5年前快多少，但隨著AI芯片的出現，你可能有理由再次升級。