随着人工智能的发展，科技公司对芯片性能的要求越来越高。从最初的CPU，发展到后来的GPU，一直到去年以来谷歌推出的TPU，芯片的运算速度也越来越快。

“AI如此火爆，从根本上与芯片技术发展有关，目前半导体的运算速度相比以前巨幅提升。为什么像英伟达这样的公司股价近期表现这么好，可见对于高端芯片的市场需求之大。”中芯国际（SMIC）垂直整合和策略营销总监吴耿源对笔者表示。

在10纳米到7纳米的基础上，AI芯片的核心竞争力将来自于云、大数据、服务器等。而除了英伟达以外，“四大巨头”，苹果、微软、亚马逊、谷歌都会参与其中。“而且中国也会越来越有一席之地。”吴耿源补充道。

“计算能力正在推动人工智能飞跃发展，足以抵消摩尔定律的放缓步伐。”英伟达相关人士对笔者表示，“人工智能开发人员正在加快构建新的架构，我们希望能从功能强大的云服务到云端设备，广泛运行人工智能软件，以解决我们当前最大的挑战。”

没人想错过下一个技术突破。硅谷著名投资人MarcAndreessen曾说，软件正在吞噬这个世界。而人工智能正在吞噬软件。英伟达提供的数据显示，过去一年，GPU驱动的人工智能服务创业公司数量增加了4倍多，达到1300家。

英伟达已经推出了新一代的GPU，取名Volta。英伟达称Volta是自通用并行计算架构CUDA发明以来，这个时代最大的技术飞跃。它集成了210亿个晶体管，采用12纳米优化的台积电（TSMC）工艺以及三星最快的HBM内存，可以超高速执行4×4矩阵运算，进行元素级深度学习。

据介绍，每个VoltaGPU都支持120个万亿次浮点运算。英伟达的DGX-1AI超级计算机能将八台TeslaV100GPU连接起来，实现近千万亿次浮点运算的深度学习性能。

而前不久，谷歌也在其I/O开发者大会上推出第二代TPU芯片，这些TPU可提供128万亿次浮点运算。与之相比，iPhone6可提供100万亿次浮点运算。TPU是谷歌自主研发的一种专为AI运算服务的高性能处理器。

去年谷歌已经发布了第一代TPU芯片，主要在谷歌数据中心和包括AlphaGo这样的人工智能当中使用，主攻运算性能。谷歌介绍称，第二代TPU针对机器学习的训练速度能比现在市场上的图形芯片（GPU）节省一半时间。

到目前为止，谷歌仍在采购英特尔和英伟达的芯片。但随着谷歌越来越趋向依赖于自主开发芯片架构，未来或将为自己省下数十亿美元的芯片支出规模。这也令英特尔、英伟达等行业巨头感到担忧。

根据彭博社的最新消息，苹果也在研发一款被命名为“苹果神经引擎”（AppleNeuralEngine）的AI芯片，可能用于智能汽车、Siri语音系统以及未来的增强现实AR功能中，而且有一天将会被应用在iPhone、iPad当中，来帮助提升软件的性能。苹果将在WWDC大会上公布更多与AI相关的计划。