編者按：本文作者 Cade Metz 是《WIRED》的資深作者，其作品涵蓋谷歌、Facebook、人工智能、比特幣、數據中心、計算機芯片、編程語言及其它方面的內容。

谷歌已經制造出自己的電腦芯片，并且它不會止步于此。

近期，互聯網行業的龍頭老大——谷歌公司——向科技界發出幾個沖擊波。它宣布推出一款專門定制的新芯片，以支撐谷歌巨大的網絡帝國的真正未來：人工智能。

谷歌已經為科技界帶來了巨大的變革，如今它又在這條道路上邁出了新的一步——制造自己的芯片。過去十年來，谷歌已經為海量數據中心設計了各種各樣的新硬件，支持其五花八門的網絡服務，包括計算機服務器、網絡設備及其它硬件。隨著谷歌創造出一系列覆蓋面廣、規模空前的服務，它需要一系列效率更高的硬件來運行這些服務。多年來，很多其它互聯網巨頭也效仿谷歌，推動全世界的硬件市場產生巨大的變化。

谷歌芯片所產生的影響已經遠遠超越了谷歌帝國的范圍，對整個芯片行業的未來構成了威脅。

谷歌創造新芯片的目標一如既往：為了帶來前所未有的高效。為了將人工智能提升到一個新高度，谷歌需要一種處理速度更快、能耗更低的新芯片。但是谷歌芯片所產生的影響已經遠遠超越了谷歌帝國的范圍，它對 Intel 和 nVidia 這樣的芯片制造商的未來構成了威脅——特別是當你考慮到谷歌未來的前景的話。Urs Hölzle 掌管的全球數據中心網支撐著整個谷歌帝國。他說，這個定制的新芯片只是谷歌眾多戰略中的第一個而已。

不，谷歌不會向其它公司出售芯片。它不會與 Intel 或 nVidia 公司直接競爭。但是由于谷歌的海量數據中心，至今為止，它是這兩家芯片公司最大的潛在客戶。同時，隨著越來越多的企業使用谷歌提供的云計算服務，這些公司自己購買的服務器就越來越少(因而它們購買的芯片也越來越少)。由此，谷歌進一步蠶食了芯片市場。

其實，谷歌宣布推出新芯片只是其推廣云服務的一種手段。谷歌的云服務允許企業和程序員使用谷歌的人工智能引擎，并可將人工智能引擎嵌入自己的應用程序之中。谷歌向其它公司宣傳自己的人工智能的強大能力時響亮地說——谷歌運行其人工智能的硬件是最好的，是其它公司都沒有的。

谷歌要求加快速度

谷歌的新芯片叫做 Tensor Processing Unit 或 TPU，原因是它能幫助運行 TensorFlow——一個旨在促進谷歌深度神經網發展的軟件工程。該神經網是一個軟件硬件網，能通過分析大量數據來學習特定任務。

其它科技大公司通常使用圖形處理器——GPU——來運行深度神經網。GPU 原本是為渲染游戲圖像或其它圖形密集型應用程序而設計的。GPU 非常適合運行深度神經網的計算，但是谷歌說自己的芯片效率更高。

谷歌說，TPU 是專門為機器學習而量身打造的，所以 TPU 執行每個操作所需要的晶體三極管更少。這也就是說谷歌的芯片每秒鐘內能執行更多的操作。

目前，谷歌同時使用 TPU 和 GPU 來運行深度神經網。至于谷歌究竟是怎樣使用 TPU 的，Hölzle 拒絕透露細節，只是說 TPU 負責運行安卓手機語音識別所需的 “部分計算”。但他說，谷歌將發表一篇論文來描述該芯片的優點。并且谷歌會繼續設計新的芯片，用其它方式來處理機器學習。最終，TPU 似乎將會完全取代 GPU。 Hölzle 說：“TPU 已經替代了一小部分 GPU，對于機器學習來說，GPU 太一般了，它本來就不是為機器學習而設計的。”

這話對 nVidia 來說可能不太入耳。作為全世界 GPU 的主要銷售商，nVidia 目前正努力將業務擴展到人工智能領域。正如 Hölzle 所說的那樣，最新的 nVidia GPU 有一個專門的機器學習模式。但是很顯然，谷歌希望變革來得快一點，更快一點。

最快的芯片

與此同時，其它公司卻在開發另一種芯片，其中最著名的是微軟公司。現場可編程專門陣列，又叫 FPGA，是一種可通過重新編程來執行特定任務的芯片。微軟已經用機器學習測試了 FPGA，認定它才是市場的未來，最近它又收購了一家銷售 FPGA 的公司。

一些分析人士認為朝這個方向發展速度會更快。Moor Insights and Strategy 是一家密切關注芯片行業的公司，其總裁兼首席分析師 Patrick Moorhead 說，FPGA 要靈活得多。Moorhead 想知道谷歌的新 TPU 是否有點 “過分”，他指出制造這種芯片至少需要六個月的時間——對于一個互聯網巨頭激烈爭奪的市場來說，六個月的時間很長。

但谷歌公司卻不需要這種靈活性。相比之下，谷歌最想要的是速度。當被問及為什么谷歌公司要從零開始制造芯片而不使用 FPGA 時，Hölzle 說：“這種芯片的速度要快得多。”

核心業務

Hölzle 還指出，谷歌芯片不會取代 CPU——每個計算機服務器中都有的中央處理器。谷歌公司的仍然需要 CPU 來支持其數據中心內成千上萬的計算機，而 CPU 是英特爾的主要業務。即使谷歌愿意制造只用于人工智能的芯片，但它是否也想設計自己的 CPU 呢?

Hölzle 認為這種可能性很小。他說：“你想要解決的是尚未解決的問題。” 換言之，CPU 是一項成熟技術，差不多就是這個樣子了。但是他還說，谷歌希望芯片市場上有良性的競爭。換句話說，谷歌想從很多銷售商——而非僅僅是英特爾——那里購買 CPU。畢竟，對谷歌來說，競爭越多，價格就越低。Hölzle 解釋道，擴大選擇范圍也是谷歌與 OpenPower Foundation 合作的原因。OpenPower Foundation 打算推出任何人都能使用并可更改的芯片設計。

這是個很好的想法，對世界最大的芯片制造商來說是個潛在的強大威脅。Shane Rau 是調查公司 IDC 的一名分析師。他說谷歌購買的服務器 CPU 約占全球服務器 CPU 總銷量的 5%。最近一年，谷歌大約購買了 120 萬個芯片，大部分都是從英特爾購買的。(2012年，英特爾主管 Diane Bryant 告訴《WIRED》，谷歌從英特爾購買的服務器芯片數量比從其它五家公司購買的總和還要多——銷售服務器的公司只有這幾個。)

無論谷歌的 CPU 計劃如何，它都將繼續開發機器學習專用芯片。還得再過幾年，我們才能真正知道什么能成功，什么不能。畢竟，神經網絡也在不斷地進化。“我們一直在學習，” 他說，“我也不清楚最終答案究竟是什么。” 隨著對于谷歌的學習，我敢打賭全世界芯片制造商都會對此關注。