上周，阿里巴巴達摩院宣布布局“中國芯”，自主研發AI芯片——Ali-NPU神經網絡芯片。

隨后，阿里又曝出全資收購杭州中天微系統有限公司(簡稱中天微系統)，后者是一家嵌入式CPU IP的供應商。阿里巴巴CTO張建鋒表示，收購中天微是阿里巴巴芯片布局的重要一環，中天微的IP Core是基礎芯片能力的核心，進入IP Core領域是中國芯片實現“自主可控”的基礎。

放眼全球，在AI芯片這篇領域里跑在前面的玩家已經打得火熱：谷歌母公司Alphabet、Facebook和蘋果都在近期宣布了新動作。各大巨頭已經瞄準了AI芯片這個方向，正在比拼開發速度。

這種趨勢最終可能威脅到大買家和大供應商之間的傳統關系。尤其是芯片制造商英偉達(Nvidia)。隨著其圖形處理芯片已經成為通用的基于AI的應用程序的普及品，英偉達可能會發現其數據中心業務受到影響，因為這些自有芯片項目已經成熟。

兩家公司都認為自己的芯片可以幫助他們的AI應用程序運行得更好，同時降低成本，因為在數據中心中運行數十萬臺計算機并不便宜。它還可以減少他們對少數供應商(如Nvidia)的依賴，使得那些擅長執行現代AI應用程序所需功能的圖形處理器成為可能。

英偉達仍然勢頭強勁

阿里巴巴達摩院表示，研發自主AI芯片主要是鞏固阿里云，并為許多行業的商業和各種AI應用奠定基礎。據Synergy Research Group的數據，在第四季度，阿里巴巴占據了云基礎設施服務市場的4%，這意味著它比亞馬遜、微軟、IBM和谷歌的份額要小。

阿里達摩院已在全球開設辦事處，包括位于華盛頓州貝爾維尤附近的微軟總部。去年，阿里巴巴在硅谷城市桑尼維爾聘請了高通員工梁漢為“AI芯片架構師”。招聘信息顯示，阿里巴巴正在尋找更多的人加入該地區辦公室。

這樣的做法，與谷歌母公司Alphabet的努力方向頗為相似。

自2015年以來，Alphabet內部工程師一直在使用Google的定制張量處理單元(或TPU)來加速他們自己的機器學習任務。去年，Google發布了第二代TPU，可處理更具挑戰性的計算工作，并于2月份開始Google讓公眾通過其云端使用第二代TPU。

第二代Google AI芯片可以用來代替Nvidia等圖形處理單元，它不僅僅是訓練AI模型。

至少，與英偉達在數據中心的GPU業務相比，阿里巴巴和谷歌服務器芯片方案仍處于相對初級階段。

事實上，谷歌與英偉達仍然是合作伙伴，英偉達的GPU與TPU在Google Cloud平臺上仍然兼容。而阿里巴巴也表示，在阿里NPU推出后，仍將在云計算平臺上運行Nvidia GPU。

在去年7月份的一份報告中，分析師Matthew Ramsay和Vinod Srinivasaraghavan表示，隨著英偉達最新的GPU的發布，他們“增加了對英偉達的信心，更成功地捍衛了定價，因為數據中心的銷售規模以及內部和商家ASIC產品增加。”

自主AI芯片百家爭鳴的時代

本周早些時候，很明顯Facebook還在探索芯片開發。這一舉措有一天會導致該公司開發AI芯片。然而，這并不令人意外，因為去年英特爾表示，它正在與Facebook合作開發一種新的AI芯片。但英特爾并未參與Google的TPU或阿里巴巴的Ali-NPU。

Facebook的AI芯片可以改善內部研究人員的操作——更快的培訓系統可能意味著更快速的實驗——并提高系統為使用公司應用程序的數十億人進行計算的效率。

Facebook的背后動機和目標與阿里巴巴、谷歌的不同之處在于，它主要不是為了給客戶提供可帶來性能提升的創新型硬件。

與此同時，蘋果已經在頂級iPhone X手機內部的芯片中建立了“神經引擎”元素，而且正在謀劃推出一款新的芯片處理器“Apple Neural Engine”;微軟正在為其HoloLens混合現實耳機的下一個版本開發AI芯片;特斯拉一直在為其車輛開發AI芯片。

但所有這些設備都不同于那些容納Google和阿里巴巴之類的AI芯片的服務器。數據中心服務器將擁有更多的潛能、直接的網絡連接和更多的數據存儲。

長期看來，所有智能設備都將配置新型的人工智能芯片。有需求，芯片制造商就會爭先恐后努力滿足這一需求。