鑒于AI主要是對數據進行大規模的處理，所以處理速度對于AI來說就顯得非常重要。過去幾年AI（尤其是機器學習）之隨意能夠取得突破，主要原因正是計算能力取得了長足發展。但對于太多亟待AI來幫助處理的問題來說，這種能力的突破還不夠。所以，當Google自家使用的AI專用處理器TPU（Tensor Processing Units）被披露出來時，大家才會如此的震驚：在AI事務的處理速度方面，比流行的GPU/CPU組合要快15到30倍，而且計算能效高30到80倍，這已經是極大的突破了。但遺憾的是，Google似乎并不打算分享給其他人。
不過這個遺憾也許很快就會被彌補，據CNBC透露，一家名為Groq的新成立的秘密初創企業已經挖來了Google TPU團隊大部分的關鍵成員，準備開發下一代計算的關鍵基礎設施。
迄今為止，這家公司既沒有網站也沒有任何的宣傳資料。在網上能找到的唯一資料是去年10月和12月份提交的SEC文檔。從里面可以獲知的是，該公司于去年9月12號成立，注冊地為特拉華州，迄今已融資1030萬美元。公司有3位負責人，一位是Jonathan Ross，Google TPU團隊的關鍵成員；一位是Douglas Wightman，他曾經是Google X的工程師；還有一位是投資機構Social Capital的創始人Chamath Palihapitiya。
Palihapitiya應該是這家公司成立的關鍵，因為新公司的地址就位于Social Capital的總部大樓。盡管Palihapitiya表示目前透露細節還為時尚早，但新公司希望正在開發的東西能“成為下一代計算的基礎建構塊。”
Palihapitiya還透露，Google TPU團隊最初的10名成員里面有8位已經加盟了新公司，而為了找出誰是研發了TPU，自己前后總共花了1年半的時間（他是在2年半前第一次聽說TPU相關的事情）。
都說創業維艱。但做芯片初創企業更是難上加難。大多數風投家都不愿意碰這個東西。因為芯片的研發成本極其高昂，而且生產也會面臨巨大挑戰，因為很少有設備制造商愿意在未經驗證的技術上面冒險。此外，那些看似不可逾越的既有巨頭，比如英特爾、高通、NVIDIA，以及Google、蘋果、Amazon等都在研發自己的芯片。
但Palihapitiya還是決定冒險一試：因為下一波芯片創新“可以讓Facebook、Amazon、Tesla等公司以及政府利用機器學習和計算機去做此前沒人能做的事情。”
鑒于AI主要是對數據進行大規模的處理，所以處理速度對于AI來說就顯得非常重要。過去幾年AI（尤其是機器學習）之隨意能夠取得突破，主要原因正是計算能力取得了長足發展。但對于太多亟待AI來幫助處理的問題來說，這種能力的突破還不夠。所以，當Google自家使用的AI專用處理器TPU（Tensor Processing Units）被披露出來時，大家才會如此的震驚：在AI事務的處理速度方面，比流行的GPU/CPU組合要快15到30倍，而且計算能效高30到80倍，這已經是極大的突破了。但遺憾的是，Google似乎并不打算分享給其他人。
不過這個遺憾也許很快就會被彌補，據CNBC透露，一家名為Groq的新成立的秘密初創企業已經挖來了Google TPU團隊大部分的關鍵成員，準備開發下一代計算的關鍵基礎設施。
迄今為止，這家公司既沒有網站也沒有任何的宣傳資料。在網上能找到的唯一資料是去年10月和12月份提交的SEC文檔。從里面可以獲知的是，該公司于去年9月12號成立，注冊地為特拉華州，迄今已融資1030萬美元。公司有3位負責人，一位是Jonathan Ross，Google TPU團隊的關鍵成員；一位是Douglas Wightman，他曾經是Google X的工程師；還有一位是投資機構Social Capital的創始人Chamath Palihapitiya。
Palihapitiya應該是這家公司成立的關鍵，因為新公司的地址就位于Social Capital的總部大樓。盡管Palihapitiya表示目前透露細節還為時尚早，但新公司希望正在開發的東西能“成為下一代計算的基礎建構塊。”
Palihapitiya還透露，Google TPU團隊最初的10名成員里面有8位已經加盟了新公司，而為了找出誰是研發了TPU，自己前后總共花了1年半的時間（他是在2年半前第一次聽說TPU相關的事情）。
都說創業維艱。但做芯片初創企業更是難上加難。大多數風投家都不愿意碰這個東西。因為芯片的研發成本極其高昂，而且生產也會面臨巨大挑戰，因為很少有設備制造商愿意在未經驗證的技術上面冒險。此外，那些看似不可逾越的既有巨頭，比如英特爾、高通、NVIDIA，以及Google、蘋果、Amazon等都在研發自己的芯片。
但Palihapitiya還是決定冒險一試：因為下一波芯片創新“可以讓Facebook、Amazon、Tesla等公司以及政府利用機器學習和計算機去做此前沒人能做的事情。”
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