今年,英偉達的股價出現(xiàn)了大幅上漲,原因是它的應(yīng)用在各個領(lǐng)域都出現(xiàn)了巨大的需求,包括游戲、數(shù)據(jù)庫,以及它在人工智能領(lǐng)域的主要潛在應(yīng)用。
不過,盡管英偉達的股價和其走勢圖已經(jīng)是2017年最讓人瞠目結(jié)舌的事件之一,但是在人工智能領(lǐng)域,人工智能發(fā)展的腳步仍在繼續(xù),只是情況更加微妙,可能會產(chǎn)生深遠的影響。
今年,一大批創(chuàng)業(yè)公司都開始開發(fā)自己的硬件,從而為未來人工智能基礎(chǔ)設(shè)備提供支持,并且這些公司都獲得了巨額融資。其中一些初創(chuàng)公司甚至還沒有發(fā)布產(chǎn)品,但在融資方面似乎已經(jīng)沒有什么困難。
為了優(yōu)化推理和機器訓練——這是圖像和語音識別等過程的兩個關(guān)鍵部分——這些創(chuàng)業(yè)公司一只在研究更快、更高效的方式,并且還要更適合于下一代人工智能設(shè)備。相比我們已經(jīng)習慣使用的計算架構(gòu)CPUs,GPU已經(jīng)成為處理人工智能所需的快速計算的首選。這些創(chuàng)業(yè)公司認為他們會做出更好的產(chǎn)品。
在了解這些創(chuàng)業(yè)公司之前,讓我們快速回顧一下前面提到的英偉達的股價走勢圖,來了解一下這件事情。即使到了年底,英偉達的股價仍在即將邁進2018年時上漲近80%:
因此,自然而然的,我們大概會看到一批創(chuàng)業(yè)公司正在試圖尋找英偉達在人工智能市場上的潛在漏洞。投資者同樣會注意到這一點。
我們首先獲得的消息是,去年12月,Cerebras Systems?公司從Benchmark Capital 獲得了約2500萬美元的融資。當時,似乎人工智能芯片行業(yè)并不像今天這樣火爆——不過,隨著時間的推移,英偉達在GPU市場上的主導地位明確表明,這將是一個蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域。今年8月,《福布斯》雜志曾報道稱,該公司的估值已接近9億美元。
今年,Graphcore公司也引起了一些轟動。該公司在宣布獲得了3000萬美元的A輪融資后不久,就宣布獲得紅杉資本5000美元的投資。而像Cerebras Systems公司一樣,Graphcore公司也沒有像英偉達那樣在市場上推出引人注目的產(chǎn)品。盡管硬件創(chuàng)業(yè)公司面臨的挑戰(zhàn)要比軟件開發(fā)公司要大的多,但這家創(chuàng)業(yè)公司依然在一年內(nèi)籌集到了8000萬美元的資金。
此外,中國的人工智能初創(chuàng)企業(yè)也獲得了大量的資金支持:阿里巴巴向一家名為Cambricon Technology的創(chuàng)業(yè)公司投入了大量資金;英特爾投資了1億美元給Horizon Robotics公司;本月初,一家名為ThinkForce的創(chuàng)業(yè)公司籌集到了6800萬美元的投資。
由前谷歌工程師運營的初創(chuàng)公司Groq,從Social+Capital籌集了大約1000萬美元,這與在上面列出的這些初創(chuàng)公司比起來金額似乎有點小了。另一家芯片制造商Mythic公司也完成了930萬美元的融資。
因此,我們可以看到不止一兩家初創(chuàng)公司在這一領(lǐng)域開展業(yè)務(wù),其中許多公司已經(jīng)籌集了數(shù)千萬美元,甚至有一家初創(chuàng)公司的估值達到9億美元左右。這些新一代硬件創(chuàng)業(yè)公司,也將會需要更多的投資。這仍然是一個不容忽視的部分。
除了創(chuàng)業(yè)公司,世界上最大的公司也在尋求開發(fā)自己的系統(tǒng)。今年5月,谷歌發(fā)布了下一代TPU,用于推理和機器訓練。蘋果為下一代iPhone設(shè)計了自己的GPU。這兩款產(chǎn)品都將大大有助于為用戶特定的需求調(diào)整硬件,比如谷歌云應(yīng)用或Siri助手。英特爾在10月份還表示,將在2017年底前推出新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。去年8月,英特爾以3.5億美元的價格收購了Nervana公司。
以上所有都是創(chuàng)業(yè)公司和大公司作出的巨大努力,每個公司都在尋找自己對GPU的定義。但是,對于已經(jīng)將開發(fā)人員鎖定在其平臺上的英偉達,這個任務(wù)也許更加艱巨。對于那些試圖將硬件開發(fā)推向瘋狂,讓開發(fā)人員也參與進來的創(chuàng)業(yè)公司,這一點也更加真實。
也許你和硅谷的投資者進行交談時,你仍然會有一些疑惑。例如,當亞馬遜服務(wù)器上的舊卡仍然能用于他們的培訓時,為什么公司會考慮購買速度更快的芯片用于培訓呢?但是仍有大量資金流入該領(lǐng)域,比如Uber(盡管這個公司最近有不少動蕩)和WhatsApp這樣的大公司。
英偉達公司仍是這一領(lǐng)域的領(lǐng)軍者,隨著自動駕駛汽車等設(shè)備變得越來越重要,該公司將繼續(xù)努力保持其主導地位。但隨著我們進入2018年,我們可能會開始更好地了解這些創(chuàng)業(yè)公司是否真的有機會將英偉達拉下馬。這是一個誘人的機會,可以創(chuàng)造出更快、更低功耗的芯片,從而進入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,真正實現(xiàn)這些設(shè)備的作用,從而實現(xiàn)更高效的推理。而且,當他們想要訓練模型時,也有機會讓這些服務(wù)器變得更快、更節(jié)能,更加強大。
(選自:TechCrunch 編譯:網(wǎng)易見外編譯機器人 審校:雨蛋)