搭載了業界首個人工智能（簡稱AI）移動芯片的Mate 10最近讓華為出盡了風頭，這讓身為移動芯片霸主的高通多少有些尷尬。不過，高通很快作出了反應，稱下一步將加大在AI領域的投資。
正在香港舉行的高通4G/5G峰會上，高通產品管理高級副總裁Keith kressin在接受騰訊科技采訪時表示，“加大AI領域的投資，主要集中在提升CPU、GPU和DSP性能這三大方面，從而更好的支持AI。”
他舉例稱，“幾年前，我們在DSP上加了一個Hexagon的矢量圖像，它里面是一個巨大的庫，1024位的，通過這個庫，可以建立一些面向AI的矩陣拓展以及收集背后相關數據，而這些數據都是AI的重要特性，所以我們要加大這個三個領域的投資。”
為了加快AI應用在智能型手機上的執行速度、相關企業正嘗試各種的可能性。顯然。與華為硬件化的AI芯片麒麟970不同，高通側重于AI在軟件化能力。
事實上，不久前。高通宣布其神經處理引擎(Neural Processing Engine，簡稱NPE)的軟件開發工具包(SDK)已經面向開發者推出。該SDK是高通在去年宣布的產品，當時僅面向部分合作伙伴開放，現在所有開發者都能使用。
高通表示，Facebook將會成為率先整合該SDK的廠商之一，他們目前正在用它來加速自己手機應用中的增強現實濾鏡。通過使用神經處理引擎，Facebook的濾鏡加載速度提高了5倍。
這也就是說，如果你正在開發一款使用AI（比如圖像識別）的應用程序，你可以整合高通的SDK來讓它在相兼容的處理器上更快速地運行。
對于高通來說，NPE的下一步自然是硬件化，即推出專用AI移動芯片。至于高通何時發布，目前還是未知數，但對于華為的AI芯片，高通并不擔心。
作為全球首款AI移動芯片，華為的麒麟970內置NPU(神經網絡處理器)實現芯片自主深度學習，這不同于高通的NPE。
內置NPU使麒麟970的處理圖像速度比單獨CPU(中央處理器)快20倍。華為給出的內部測試數據顯示，用于圖像識別時，麒麟970每分鐘處理的圖像可達2005張，這個處理速度遠高于三星S8CPU的95張/分鐘，也高于iPhone 7 Plus的487張/分鐘。
但在高通看來AI發展變化很快，現階段硬件話并不是時候。對此，Keith kressin稱，把AI的單元模塊內置到芯片上并不是難事，高通之前就可以做。關鍵還是在軟件開發、編程模塊的優化。
“AI發展變化很快，所以更要求硬件靈活可再提升，而不是固化，所以眼下更需要AI軟件的優化提升以適應不斷變化的AI，當然，未來軟硬都需要協同，但高通現在還是專注軟件層面。”他說。
而不管哪種方式，用戶對于AI的認知還是在應用的體驗上，這是關鍵。若從競爭的層面來看，華為在AI硬件的搶先一步，讓AI在手機端開始由軟到硬地落地，對高通芯片地位多少有些影響，長遠看，則是希望盡早擺脫對高通芯片的依賴。
與此同時，三星、蘋果、微軟、谷歌(微博)等巨頭也都在不停的以自身方式加強對AI的部署。很顯然，未來需要一些移動參考標準，這也是各家為何爭相為AI深度學習提供最佳解決方案的根本原因。
當然，還有未來巨大的商機。對AI芯片的產業前景，有機構預測，到2025年，全球AI芯片組市場規模將超過122億美元；而我國《新一代人工智能發展規劃》預計，到2020年，國內智能計算芯片市場規模將達到100億元。
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