谷歌正式开放TPU云服务 但“一统”AI芯片江湖仍任重道远

　　2月13日早间，谷歌在其云平台博客上正式宣布了TPU云服务开放的消息，价格大约为每云TPU每小时6.50美元，而且数量有限。谷歌大神Jeff Dean更是连发10条推特，向外界宣布TPU首次对外全面开放，TPU的商业化也由此开启了新的篇章。

　　在AI芯片战场，英伟达多年以来是独占鳌头，红利尽享。虽说谷歌TPU在技术以及性能方面与其不相上下，但受制于自给自足的发展策略，TPU自出道以来也并未对GPU构成实质性威胁。因此，近年来英伟达携GPU在AI芯片战场一路扶摇直上，所向披靡。也许是看到了Nvidia的风光无限，谷歌也开始坐不住了，并于近期将苦心经营多年的TPU及云服务技术和盘托出。随着TPU代表的专用AI芯片的正式商业化，越来越多的人也开始思考一个现实问题，那就是以英伟达GPU及英特尔FPGA为代表的通用型AI芯片是否会从此没落呢?

　　其实不然，在编者看来，尽管与GPU和FPGA相比，TPU在成本、性能以及专用性等方面具备颇多优势，但由于缺乏成熟的应用生态，加之谷歌过于“专制化”的商业模式以及行业日趋激烈的竞争等影响，TPU想要真正一统AI芯片江湖仍任重道远。

　　首先，成熟的应用生态是TPU短期内难以规模化商用的最大短板。TPU自问世以来，一直都局限于谷歌自研自产的商业化项目及产品上，在市场化以及更多的行业应用上并不如GPU以及FPGA那般经验丰富。就拿GPU来讲，它很早就已问世并实现大规模商用，不仅在PC、智能手机、VR/AR、汽车等产品上都能看到GPU的存在，而且如今持续火爆的AI视觉处理以及挖矿等领域也都不乏GPU的身影，可谓是“无孔不入”。而FPGA作为电子工程设计领域远近闻名的可编程逻辑器件，已充分具备技术成熟度高、通用性强以及灵活度高等优势，当前不少有实力的AI企业也都习惯于采用NVIDIA的GPU或者英特尔的FPGA来建立自己的神经训练网络，从而开发与AI相关的应用型产品，而这对于TPU而言是短期内难以跨越的门槛。

　　其次，过于“专制化”的商业模式也对TPU未来的商用之路影响深远。尽管目前谷歌TPU能够实现与TensorFlow的无缝融合，且在几乎无需改动的条件下Tensorflow的代码就可以被TPU加速运行。但长远来看，未来一旦AI大规模发展后，对于AI产品开发企业来说，继续依托于谷歌Cloud TPU将会难以建立差异化的AI应用，因为它们基于谷歌TPU和TensorFlow意味着它们在硬件和软件基础上都将受制于谷歌，这显然是任何企业都不希望的。而且编者认为，未来依托谷歌Cloud TPU成长起来的企业，在拥有了足够实力后，他们终究还是会建立自己的神经训练网络以实现差异化发展，并为强化自身核心竞争力，反而会购买NVIDIA这些独立芯片企业的芯片。

　　最后，全球各地AI芯片狂潮的愈演愈烈，强劲竞争对手也不断涌现，比如寒武纪、地平线乃至华为海思、三星这样的大厂，对于谷歌来说形势可谓是越发严峻。而且，当下人工智能战场格局未定，谷歌虽是科技领域头狼之一，但AI细分领域各家对手也是虎视眈眈，AWS、微软在云计算的市场份额已领先，中国CV公司崛起，智能硬件Google Home与亚马逊Echo的竞争胜负未分，智能手机Pixel也是处于尴尬境地，且很多其他开放型项目也大多都以失败而告终。因此，在竞争日趋激烈的AI芯片战场上，就谷歌自身来说，TPU相关技术的全面开放要真正达到预期效果，实现AI芯片江湖的“大一统”仍然是任重道远。（责编：振鹏）

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