即使是在剛剛過去的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人們都很難想象到谷歌和英偉達(dá)這兩家公司會(huì)有什么交集。可到了人人高舉AI大旗的今天，這二位從某種程度上坐上了對家。
（部分被谷歌買下的AI企業(yè)）
就在幾個(gè)月之前，在英偉達(dá)剛剛發(fā)布新一代GPU后的第二天，谷歌就在I/O大會(huì)上推出了第二代TPU。此前四月份時(shí)，谷歌還和黃仁勛在博客就芯片的事兒撕了一場。
可這并不意味著雙方從此就會(huì)成為敵人，這一點(diǎn)從他們在人工智能產(chǎn)業(yè)的布局上就可見一斑。
谷歌：買買買
先說谷歌，谷歌在人工智能上的動(dòng)作此前已經(jīng)討論過很多。從布局而言，可以用三個(gè)字來總結(jié)：買買買——頻繁的并購、投資各種體量的人工智能企業(yè)。到如今谷歌已經(jīng)買下了足足18家。
（部分被谷歌買下的AI企業(yè)）
不過谷歌的購買傾向也是有跡可循的，從Deepmind到Moodstocks，這些企業(yè)遍布人工智能各種應(yīng)用領(lǐng)域，雖然少有成熟的商業(yè)化產(chǎn)品，但其研發(fā)成果十分顯著。總之，谷歌買的是技術(shù)、買的是腦子。
至于芯片，谷歌雖然處處說自己自己的TPU比GPU強(qiáng)多少，但目前谷歌還沒有把TPU往出賣的意思。甚至在谷歌計(jì)算引擎和谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)上還用著英偉達(dá)的Tesla P100。
英偉達(dá)：一切為了更好的賣貨
英偉達(dá)被看做最先靠人工智能賺到錢的公司之一——在其他人還在投資人工智能的時(shí)候。好看的財(cái)報(bào)和股價(jià)之外，英偉達(dá)在對外口徑中也越來越強(qiáng)調(diào)自己是一家人工智能企業(yè)。
既然開了這個(gè)口，那也少不了對人工智能的投資。就在最近，英偉達(dá)還買下了以色列一家網(wǎng)絡(luò)安全公司Deep Instinct，算上之前的Fastdata、Datalogue等等，英偉達(dá)也收購/投資了八家左右的企業(yè)，投入不算小了。
英偉達(dá)的收購標(biāo)準(zhǔn)也非常清晰：你的業(yè)務(wù)得用上GPU，最好現(xiàn)在就在用了。比如Deep Instinct，用的就是基于GPU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)惡意軟件識別的專利技術(shù)。包括做實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理的Fastdata，也開發(fā)了了被稱為FDIO引擎的高性能計(jì)算（HPC）軟件，利用GPU大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)的能力為運(yùn)動(dòng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線處理。
總之，這八家企業(yè)幾乎每家都有明確的商業(yè)方向，甚至擁有穩(wěn)定的業(yè)務(wù)流。也就是說，相比技術(shù)，英偉達(dá)購買的是人工智能的商業(yè)場景。
加上英偉達(dá)和各種汽車廠商的合作，甚至將AI計(jì)算能力作為PaaS推出，目的都很明顯：我非常支持AI的發(fā)展，因?yàn)檫@可以幫我把芯片賣出去。
不管英偉達(dá)在外面如何強(qiáng)調(diào)AI二字，在本質(zhì)它依然是一位非常優(yōu)秀的硬件供應(yīng)商。有亞馬遜、微軟兩家的云計(jì)算撐腰，又籠絡(luò)住了特斯拉，加上自己不斷的投資并購，谷歌憑著一個(gè)TPU恐怕很難觸碰到英偉達(dá)的奶酪。
那英偉達(dá)的對手究竟是誰呢？
Intel？這的確是一位有足夠威脅力的對手，可在人工智能細(xì)分領(lǐng)域中卻并非如此。豐富的芯片種類正在減少著人類對中央處理器的依賴，而傳說中的Xeon Phi芯片新產(chǎn)品、適合AI計(jì)算的處理器也要等到年底甚至明年才能面世。
IBM？傳說中有神經(jīng)突觸系統(tǒng)的TrueNorth芯片僅僅存在傳說中，而5納米芯片還要等到2020年再量產(chǎn)。
AMD？還是先和IBM打一架再說吧。
那么貌似無敵的英偉達(dá)最大的敵人是誰？我想應(yīng)該是未來吧。
現(xiàn)在的人工智能發(fā)展就像2000年以前個(gè)人計(jì)算機(jī)，沒能想象到它未來的發(fā)展會(huì)是什么樣。而人人都以為打敗3.5英寸軟盤的會(huì)是5.25英寸軟盤，誰能想到現(xiàn)在說起軟驅(qū)都像是上世紀(jì)的中古詞匯呢。
當(dāng)年Sony將自己的大名印在了每一張軟盤上，而今天它賣的最好的硬件是PS4。
比如現(xiàn)在不管是GPU還是TPU，都利用高度的計(jì)算能力訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)的推理，可誰知道未來會(huì)不會(huì)真的出現(xiàn)能應(yīng)付一切的終極算法？大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練需求，從而提高GPU的應(yīng)用成本。
或者一段時(shí)間內(nèi)極大運(yùn)算量的機(jī)器學(xué)習(xí)一直尋找不到大規(guī)模普及的商業(yè)場景，人們對于速度的追求達(dá)到閾值，綜合性價(jià)比看來，GPU不一定是最好的選擇。而以上的名單中，都可能有人半路殺出來奪走英偉達(dá)現(xiàn)在擁有的一切，智能芯片、類腦芯片，指不定哪個(gè)就讓GPU變成3.5英寸軟盤。
所以英偉達(dá)沒有谷歌那么充裕的時(shí)間，耐心的等著麾下的技術(shù)企業(yè)長到成熟。英偉達(dá)應(yīng)該做的，就是趁著自己暫時(shí)領(lǐng)先的時(shí)候盡可能的把優(yōu)勢換成出貨單，賣芯片，賣PaaS，賣給軟銀、賣給收購的企業(yè)、賣給車企。
當(dāng)然，英偉達(dá)也知道人工智能不是自己的全部，這正是英偉達(dá)的聰明之處。投資的Fastdata、Datalogue等等企業(yè)在業(yè)務(wù)上都屬于加快大數(shù)據(jù)處理速度的云計(jì)算+，只不過我們總愿意用人工智能四字為英偉達(dá)的一切行為加持。所以，僅僅因?yàn)橥顿Y了幾家企業(yè)、開辦了一個(gè)人才培訓(xùn)計(jì)劃就把英偉達(dá)叫做人工智能的變革者實(shí)在是沒有必要，用“會(huì)抓住機(jī)會(huì)的聰明硬件供應(yīng)商”來形容或許更加合適。
