人工智能大热，为芯片初创公司打开新前沿
语音和自动驾驶任务的芯片，最少有五家早已从投资者手中筹措多达1亿美元。根据研究公司CB Insights的数据，风险投资家去年在芯片创业公司的投资额多达了15亿美元，完全是两年前投资金额的两倍。这次爆发性快速增长与20世纪80年代个人电脑和硬盘制造商的急剧快速增长类似于。
虽然这些公司是小公司，并不是全部都能存活下来，但他们有能力推展较慢的技术变革。否有任何一家公司幻想过用自己的芯片正面挑战英特尔，这一点还尚能待考证——Intel可以花费数十亿美元修建自己的芯片工厂，而初创公司智能与其他公司签定合约来生产芯片。但是在设计芯片为机器学习获取某种特定计算能力、使之需要做到更加多的事情的过程中，这些初创公司于是以朝着两个目标希望：较慢寻找一个有利可图的市场，或者被并购。
“机器学习和A.I.新的定义了如何建构计算机的问题，“Bill Coughran说道，他曾协助Google监督全球基础设施多年，现在是硅谷风险投资公司Sequoia（红杉资本）的合伙人。红杉投资了一家英国初创企业Graphcore，该公司最近重新加入了1亿美元俱乐部。
到2016年夏天，变化早已很显著。谷歌、微软公司和其他互联网巨头正在通过算法建构可以图像中的人脸、并辨识智能手机拒绝接受到的语音指令的应用程序，该算法被称作神经网络，通过在大量数据中识别模式来自学任务。
Nvidia尤为人熟悉的是建构图形处理单元，也就是G.P.U.，它被用来协助游戏和其他软件图形简单的图像，而且事实证明，它们在神经网络方面的展现出也十分好。Nvidia在今年夏天之前卖出了1.43亿美元的芯片给Google等公司运营的海量计算机数据中心——这个数字是去年的两倍。英特尔意图迎头赶上。
根据科技新闻网站Recode的报导，英特尔斥资4亿美元并购了Nervana，一个享有50名员工的硅谷初创公司。该公司早已开始从零开始创建A.I. 芯片。
之后，第二个硅谷初创公司Cerebras，从Nervana（硅谷初创芯片公司）拿下了五名的工程师，他们也为A.I专门设计了一个芯片。根据福布斯的一份报告，到2018年年初，Cerebras筹措了多达1亿美元的资金。另外还有四家公司：一家硅谷的初创公司Graphcore，Wave Computing; 以及由中国政府反对的两家中国公司，Horizon Robotics（地平线机器人）和Cambricon（寒武纪）。
人工智能芯片初创公司Mythic的首席执行官迈克·亨利（Mike Henry）回应，在2015年和2016年初，筹集资金真是是一场噩梦。但他回应，“随着高科技公司争相抢滩半导体市场，情况早已再次发生了变化。
中国对研发新的A.I芯片尤其感兴趣。北京的第三家芯片创业公司DeePhi筹措了4000万美元，中国国家科技部具体敦促，生产需要挑战Nvidia芯片的中国芯片。因为这是一个新兴市场——而且对于这种新的处置能力市场渴望相当大——许多人指出，这是创业公司有机会镇压树大根深的科技巨头的少数领域之一。
第一个仅次于的变化最有可能来自数据中心，像Graphcore和Cerebras这些对其计划保持沉默的公司，期望需要加快创立A.I的新形式。其目标还包括，机器人可以参予对话和自动分解视频和虚拟现实的系统。
微软公司和谷歌等机构的研究人员，通过极端的重复实验“训练”神经网络，在大量的芯片上测试算法几个小时甚至几天，为A.I.建构了自己的芯片。他们常常躺在笔记本电脑前，盯着表明这些算法从数据中自学的过程的图表。芯片设计人员想要修改这个过程，把所有的试验和错误都包到几分钟之内。
Scott Gray曾是Nervana的工程师，现在他是Open AI的研究人员之一，该机构发起人还包括特斯拉的首席执行官伊隆·马斯克。Scott Gray说道，如今Nvidia的GPU可以高效地继续执行所有转入训练神经网络的微小计算出来，但是在芯片之间传输数据的效率依然很低。因此，除了专门为神经网络建构芯片之外，初创公司正在新的思维环绕它们的硬件。
例如，Graphcore正在建构包括更加多内置内存的芯片，以省却往返发送到大量数据的过程。其他人正在研究不断扩大芯片之间传输的方法，以便更慢地展开数据交换。
红杉资本的Coughran说道：“这某种程度是建构芯片本身，还要看芯片是如何相连在一起的，以及如何与系统的其他部分交互。但这只是变化的一部分。一旦神经网络训练已完成一个任务，必需另外有工具继续执行这个任务。
在丰田，自律驾驶员汽车技术原型正在用于神经网络来辨识路上的行人，标志和其他物体。数据中心训练完了一个神经网络之后，公司在加装在汽车上的芯片上运营该算法。许多芯片制造商（还包括Mythic，DeePhi和Horizon Robotics等初创公司）正在解决问题这一问题，推展A.I.芯片转入到从手机到汽车的各种设备。目前还不确切这些新的芯片的工作效果如何。
设计和建构一个芯片约必须24个月，这意味著即使是第一个依赖它们运营的不切实际硬件，也要在今年才不会来临。同时芯片初创公司将面对来自英伟达，英特尔，谷歌等行业巨头的竞争。但是它们都车站在同一起点：一个新的市场的开始。
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