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AI芯片主要分為兩大門類：一個是面向云端數據中心的AI芯片，另一個是面向終端的嵌入式AI芯片。而云端AI芯片是面向人工智能領域大規模數據中心和服務器提供的核心芯片。在AI芯片中，基于云AI芯片的技術能夠讓各種智能設備和云端服務器進行快速的連接，并且在連接時能夠保持最大程度的穩定性。云端AI芯片的自身性能較強，并且能夠同時支持大量運算共同運行。此外，它還能夠支持圖片、語音等多種不同的應用。云端AI芯片成為科技巨頭們的戰場隨著人工智能的快速發展，對算力提出了更高的要求，傳統CPU已經難以滿足人工智能高性能并行計算的需求，AI芯片應運而生。當然，亞馬遜并不是唯一一家自主研發云端AI芯片的企業。為了能讓旗下的硬件設備更加自主，越來越多的科技巨頭開始自主研發云端AI芯片，可以說，云端AI芯片已經逐漸成為科技巨頭們的戰場！2016年5月，谷歌首次公布了TPU；2017年谷歌I／O大會，谷歌推出第二代TPU處理器；2018年谷歌I／O大會，谷歌推出TPU3．0處理器；2018年7月，百度CEO李彥宏發布了百度自主研發的云端AI芯片昆侖；2018年10月，華為發布基于達芬奇架構的云端AI芯片昇騰（Ascend）系列；……云端AI芯片顯然成為了熱門的投資領域，并且隨著人工智能技術應用領域的不斷增加，云端AI芯片的地位也變得越來越重要。對于企業而言，擁有屬于自己的云端AI芯片，既能更好地滿足產品需求、功能需求，也能降低成本，同時還可以減少對芯片供應商的依賴性，這樣企業就有了自己的競爭優勢和特色。收購公司、儲備人才，亞馬遜早已計劃進軍AI芯片據TheInformation報道，早過去兩年中，亞馬遜便通過收購和招聘，開始積累芯片自主研發能力。2015年以3．5億美元收購了以色列一家芯片制造商AnnapurnaLabs。2016年Annapurna表示，它正在制造一種名為Alpine（阿爾卑斯山）的芯片，用于數據存儲設備、WiFi路由器、智能家居設備和流媒體設備。而亞馬遜云宣布的首款自研Arm架構云服務器CPUGraviton技術便源自AnnapurnaLabs團隊。在Graviton之前，亞馬遜還曾與Blink和Tabula合作打造過兩代ASIC芯片。成立于2008年的Blink，其節能芯片可以進行低功耗的視頻壓縮，但該公司銷售芯片時發現并不受市場歡迎，從而開始自行制造由這些芯片驅動的家用安防攝像機。而在2017年12月，亞馬遜成功收購Blink，為其增強了芯片設計能力。而成立于2003年的Tabula則是致力于新型設計的稱為現場可編程門陣列（或FPGA）的芯片，該芯片可以在運行中重新編程，但該公司在2015年倒閉。而亞馬遜則把橄欖枝伸向了該公司的工程師，成功聘用了至少9名工程師，為其發展芯片打下良好的人才儲備。除了收購該領域的公司外，亞馬遜還儲備了大量的專業人才，并不斷擴充。據研究公司Paysa的數據，包括Blink在內，亞馬遜在美國已經有449名擁有芯片專業技能的員工，但對于亞馬遜而言，該領域至少還有377個職位空缺。為此，亞馬遜把目光聚焦在英特爾、微軟、蘋果和高通等企業的相關人員身上。與此同時，Annapurna在以色列還有約120名員工，該公司也在不斷招募人才。AI芯片戰火四起，英偉達該如何應對？伴隨著5G、物聯網的快速發展，AI芯片的需求將日益擴大，AI芯片戰爭的全面打響，云端AI芯片發展潛力巨大，越來越多的公司將會加入到云端AI芯片的自主設計開發之中，全球各大云服務廠商爭相推出專用AI芯片的潮流已經非常明顯，云服務中心這塊巨大無比并且還在不斷迅猛增長的大蛋糕，令眾人覬覦。當科技巨頭企業紛紛開始自主研發AI芯片，無疑也會對英偉達構成了實實在在的威脅。作為AI芯片市場中無可爭議的領導者，2017年的英偉達可謂是風光無限從游戲、數據中心到人工智能，市場對英偉達芯片的需求一路上升。由于深度學習對計算速度的超高要求，英偉達GPU芯片具備能讓大量處理器并行運算的優勢，成為絕大部分人工智能研究者和開發者的剛需產品。然而芯片對外依賴程度高就意味著芯片相關行業的發展都受到了技術掌握方的制約，隨著科技的發展，各大科技巨頭公司如谷歌、亞馬遜等以往大買家開始投入芯片開發，自主研發芯片從而形成自己的核心競爭力，并當自有芯片逐漸變成熟后，英偉達的數據中心業務變可能受到沖擊和影響。但就目前來看，谷歌、亞馬遜包括國內的華為等人工智能芯片要想短時間內完全替代英偉達絕非易事。往長遠來看，英偉達也不能太過于自信，恐怕需要開始研究如何讓自家的芯片技術更超前更具吸引力了。

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