AI 時代值得關注的新變化是科技巨頭紛紛開始自主研發 AI 晶片，一方面可能是科技巨頭積累了大量資料價值待挖掘，另一方面是目前晶片算力不足且十分昂貴。美國為傳統科技強國，FANG 中的 Google 正在領跑。中國網路巨頭也大力發展 AI，阿里 AI 晶片進展最受關注。那麼，BAT 能否在 AI 晶片領域挑戰 FANG？
FANG，Google 領跑Google TPU3.0 中國有 BAT（百度、阿里、騰訊），美國有 FANG（Facebook、Amazon、Netflix、Google），所有科技巨頭中，Google 的 AI 晶片 TPU 已更新到第三代。Goole I/O 2018，Google 首席執行長 Sundar Pichai 宣布推出 Tensor Processor Unit 3.0，並表示 TPU 3.0 的計算效能比 2017 年提升了 8 倍，可達 100PFlops（每秒 1 千兆次浮點計算）。
Sundar Pichai 沒有透露關於 TPU3.0 更多細節，但可看到 Google 希望以 TPU 為基礎，讓 Google Cloud 像亞馬遜 AWS 一樣無處不在。TPU 3.0 公布不久，在 7 月 Google Cloud Next 2018 大會上，Google AI 首席科學家李飛飛宣布，Google 第三代 Cloud TPU 已進入 Alpha 測試階段。這意味隨著 TPU 更新，Google 正將更多 AI 技術應用到具體雲端服務產品。 
亞馬遜 Inferentia 今年開賣比起領跑的 Google TPU 已到第三代，亞馬遜是在 2018 年 11 月底的 AWS re：Invent 正式發表機器學習晶片 Inferentia。AWS CEO Andy Jassy 表示，Inferentia 將是高吞吐量、低延遲、持續效能極具成本效益的處理器。Inferentia 支援流行的框架，包括 TensorFlow、Caffe2 和 ONNX，也支援多種資料類別，如 INT8、FP16 和混合精度。
身為亞馬遜的產品，Inferentia 還支援流行的 AWS 產品資料，如 EC2、SageMaker 和新彈性推理引擎。亞馬遜 Inferentia 會在 2019 年正式開賣。 
Facebook 組建晶片團隊Facebook 的進展則相對緩慢，2018 年 4 月，從 Facebook 官網可看到總部招聘 ASIC&FPGA 設計工程師，應聘者需有架構和設計半自訂和全自訂 ASIC 的專業知識，與軟體和系統工程師合作，了解目前硬體的局限性，並利用專業知識打造針對 AI / ML、壓縮、影片解碼等多種應用的自訂解決方案。
2018 年 9 月，彭博社報導稱 Facebook 聘請 Shahriar Rabii 擔任副總裁兼晶片負責人，Rabii 之前任職於 Google，並參與 Pixel 手機 Visual Core 等晶片開發。
雖然 Facebook 並未說明 AI 晶片研發的進展及目標，但 Facebook 的 AI 晶片首先還是會服務社群網路，包括透過 AI 技術對發表到社群網路的照片臉部辨識，對文字檔即時翻譯及說明和理解照片和影片內容等。
Netflix 為網路影片串流的 OTT 服務公司，未查到相關的 AI 晶片專案。不難看到，美國四大科技巨頭在 AI 晶片的進度有差別，Google 領跑，亞馬遜發表晶片並於今年投入使用，Facebook 則尚未公布 AI 晶片進展，Netflix 無相關資訊。
BAT 目標遠大，但尚未見到晶片平頭哥引發巨大關注與美國四大網路巨頭 FANG 類似，中國三大網路巨頭 BAT 的 AI 晶片進展也不同。去年初，中興禁售事件引發全民對中國缺晶的討論，討論火熱時，2018 年 4 月 19 日阿里巴巴達摩院宣布研發名為 Ali-NPU 的神經網路晶片，達摩院稱 Ali-NPU 神經網路晶片性價比超過傳統 CPU、GPU 的 40 倍，將應用於影像影片分析、機器學習等人工智慧推理計算。
次日（4/20），阿里巴巴又宣布全資收購杭州中天微系統有限公司，後者是一家內嵌式 CPU IP 供應商。消息公布後，中天微系統有限公司 CEO 戚肖寧博士表示，加入後會跟阿里巴巴這強大的技術平台和生態結合，儘快推動中國晶片商業化，同時把 CPU 用到各種物聯網應用場景。
5 個月之後（9/19），阿里一年一度的雲棲大會，阿里巴巴集團 CTO、達摩院院長張建鋒宣布，阿里巴巴成立獨立晶片公司「平頭哥半導體有限公司」，平頭哥是中天微與達摩院晶片團隊整合而成。張建鋒表示，和達摩院一樣，平頭哥的目標也是最終獨立化運作，推進雲端一體化的晶片布局。 
不過，這次阿里晶片進展受更廣泛關注在於公司名稱，「平頭哥」是中國人為非洲草原蜜獾取的綽號，因膽子大、無所畏懼，世上願意收容蜜獾的動物園屈指可數。不過阿里表示希望能學習牠的精神，堅信夢想。
據悉，阿里將在 4 月發表第一款神經網路晶片。
百度全功能昆侖晶片相比阿里一波接一波 AI 晶片消息，百度 AI 晶片只在發表時受到關注。去年 7 月 4 日 Baidu Create 2018 百度 AI 開發者大會，CEO 兼董事長李彥宏發表百度自主研發的 AI 晶片「昆侖」，包含訓練晶片昆侖 818-300 和推理晶片 818-100。 
百度在發表時稱昆侖是中國第一款雲端全功能 AI 晶片，也是目前業界設計算力最高的 AI 晶片。百度也同時公布了昆侖晶片的參數：三星 14 奈米製程，效能 260Tops，記憶體頻寬 512GB/s；功耗超過 100 瓦特，由幾萬個小核心構成。百度表示昆侖晶片具高效、低成本、易用的特點，且比最新基於 FPGA 的 AI 加速器，效能提升近 30 倍。
百度之所以能在發表晶片時公布詳細參數，是因已完成 Tape Out，不過我們知道這距離量產和大規模應用還有一定距離，所以昆侖晶片發表時並未看到樣片。
騰訊則是 BAT 中沒有自主研發 AI 晶片的公司，不過去年 8 月專注於人工智慧領域神經網路解決方案的燧原科技，宣布獲得騰訊領投 Pre-A 輪融資 3.4 億人民幣。另外，騰訊也與阿里一起投資 Barefoot Networks 晶片。
小結
簡單回顧美國和中國科技巨頭的 AI 晶片 2018 年進展，不難發現無論美國還是中國，科技巨頭 AI 晶片研發目的有相似的地方，進展各不相同，Google TPU 已更新到第三代，處於領先地位，Netflix 暫無 AI 晶片相關資訊。阿里聲勢浩大但未見晶片，百度昆侖的量產值得期待，騰訊尚未有自研晶片的消息。
科技巨頭都將目光轉向 AI，而聚焦 AI 的關鍵就是 AI 晶片。雖然 Google TPU 具領先優勢，但中國科技巨頭目標遠大，也能取得更多資料，最終能否轉換為 AI 時代的優勢？
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