【谷歌、英特爾、微軟三大巨頭的AI大會各有何不同？】這個五月不太平凡，谷歌、英特爾、微軟三大巨頭紛紛選擇在這個月舉辦自己的AI大會，展現自身的AI實力與戰略布局。

谷歌作為AI領域的領導者，谷歌在I/O大會上展現了AI戰略的四大方向，表現了全面押注AI的決心。

方向一：AI技術導入谷歌應用中，核心產品優先在過去一年中，我們切實感受到導入AI技術的谷歌翻譯愈發接近真人水平。在本屆I/O大會上，谷歌展示了AI技術加持的Gboard（谷歌輸入法）、Gmail、谷歌相冊如何變革。未來，谷歌必將把AI技術推廣到所有谷歌應用中。因為谷歌會針對不同應用開發不同的AI技術，因此核心產品會有AI導入的優先權。

方向二：AI技術導入安卓系統，讓AI成智能機標配谷歌在I/O大會發布的下一代安卓系統AndroidP，融合了AI技術，將于今年夏天面市。加之手機處理器廠商為中高端處理器搭載了AI功能，兩者為AI成為智能機標配帶來了雙重保障。

方向三：堅持自研AI芯片，構建云平臺生態系統I/O大會上推出了TPU3.0，相比2.0版本，性能提升8倍，速度高達100petaflops。

谷歌正努力擴張自己的云平臺業務，并與亞馬遜AWS和微軟Azure進行激烈競爭，打造性能強勁的AI芯片被視作取勝要素。谷歌希望借助TPU帶來的AI能力，吸引用戶進入谷歌的生態系統。

方向四：讓所有谷歌軟硬件產品都有谷歌助手加持谷歌的發展愿景是軟硬件產品都有谷歌助手加持。I/O大會演示了谷歌助手預定餐位等，證明它可以真正成為生活的助手。

微軟微軟在Build開發者大會上，發布了可加速實時AI計算的硬件架構ProjectBrainwave預覽版，并將其整合到了Azure機器學習服務中。ProjectBrainwave是部署在英特爾FPGA上的。

據業內人士透露，微軟認為機器學習正在快速演進，將目前的算法燒入芯片或許并不明智，這可能很快會過時，而采用可編程的FPGA芯片，可隨時導入最新算法，實現AI功能。這樣，微軟無須開發自家服務器設計芯片，直接向英特爾采購FPGA，并通過軟件編程的方式實現AI加速等功能。

微軟在北京舉行的2018人工智能大會上，著重強調了其新的“世界觀”，即智能云與智能邊緣。

公有云Azure、混合云AzureStack、物聯網AzureIoTEdge與AzureSphere組成的Azure生態將智能云與智能邊緣融會貫通。

因此，微軟的AI硬件戰略是押注于FPGA，發力智能云與智能邊緣。

英特爾英特爾作為一家硬件廠商，AI布局專注于硬件方面。在首屆AI開發者大會AIDC2018上，發布了新款云端AI芯片NNP（神經網絡處理器）發布，其代號為“SpringCrest”，據悉其功耗將小于210瓦，比上一代產品LakeCrest在訓練方面有3-4倍的性能提升，該芯片可為云端訓練提供硬件支持。

除了云端AI能力，英特爾在開發者大會上還重點展示了去年推出的Movidius神經計算棒。由于集成DNN加速器，邊緣推理可實現每秒超過1萬億次運算。

英特爾副總裁暨AI產品團隊總經理NaveenRao在會中試圖將英特爾及其旗艦服務器處理器Xeon，定位為在神經網絡算法訓練及推論領域的領導者及產品線。據悉，英特爾將把神經網絡bfloat16數字格式延伸至英特爾Xeon處理器及FPGA。Rao指出，這是英特爾連貫且全面的戰略之一，讓自有芯片產品組合擁有AI訓練能力。

三巨頭的硬件戰略對比對于谷歌、微軟與英特爾，我們選取其共同爭奪的AI云端市場來進行對比。

先來科普一下，神經網絡的兩個主要階段是訓練和推理。在訓練過程，通常需要通過大量的數據輸入，或采取增強學習等非監督學習方法，訓練出一個復雜的深度神經網絡模型。因此，訓練環節只能在云端實現，而能勝任此工作的目前有GPU、ASIC(GoogleTPU1.0/2.0)等。因此，真正考驗AI能力的還是在云端的訓練能力，設備端的推理能力顯得“小兒科”了很多。當然，云端也可以進行計算推理，FPGA就被用作云端計算加速的關鍵芯片。

在云端推理方面，谷歌推進TPU的發展與產業的導入，英特爾借助收購的NervanaSystems公司推出了NNP芯片改變了較落后狀況。英特爾AI產品組硬件副總裁CareyKloss表示，SpringCrest可對標谷歌第三代TPU（TPU3.0）產品。因此，谷歌與英特爾之間的對決將越來越精彩。

微軟押注FPGA通過軟件實現的辦法來進行云端服務。基于FPGA的微軟圖像辨識云端服務ProjectBrainwave被雀巢以及捷普科技采用，微軟表示：采用Brainwave的客戶可使用標準影像辨識模型，單一影像處理只需1.8毫秒。但業內人士對Brainwave適用性表示質疑，因為FPGA并未廣泛用在云計算上。

谷歌自研TPU，話題感十足，除了用于自身AI水平的提升，也希望獲得企業客戶；英特爾通過收購的方式，補齊AI芯環節，為贏得市場奠定基礎；微軟放棄自研AI芯，押注于FPGA，略顯謹慎。