雖然人工智能的發(fā)展歷經(jīng)過去兩次的低潮，但隨著工業(yè)4.0、智能生活、互聯(lián)網(wǎng)+等領(lǐng)域快速進步，意味下游領(lǐng)域智能化需求有所拉動，加上硬件技術(shù)不斷取得突破，特別是2016年3月圍棋的人機大戰(zhàn)中，AlphaGo戰(zhàn)贏李世乭，代表機器學(xué)習(xí)的大躍進，更何況在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推動下，人工智能已在多個領(lǐng)域獲得突破性的進展，因而近期人工智能再次進入歷史上第三個黃金發(fā)展時期，勢必將成為新一輪科技革命的強大推動力，研究機構(gòu)即預(yù)估全球人工智能市場規(guī)模將可由2015年的74.5億美元成長至2020年的183億美元，年復(fù)合成長率達19.7%。

事實上，人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素則包括數(shù)據(jù)、算法、硬件，數(shù)據(jù)則是大數(shù)據(jù)與頻繁的人機互動，算法現(xiàn)階段則有工程學(xué)方法與模擬法兩種，而硬件則是以人工智能芯片為主軸，類別則包括繪圖處理器（GPU）、現(xiàn)場可程式邏輯閘陣列（FPGA）、特殊應(yīng)用集成電路（ASIC）、類腦芯片等。由于GPU、FPGA、ASIC、類腦芯片等芯片為人工智能技術(shù)核心環(huán)節(jié)，因此包括Nvidia、Altera、Intel、Google、Apple等國際大廠均積極投入并展開布局。

其中Nvidia則是GPU的佼佼者，其在全球GPU市場占有率高達七成以上，遠高于位居第二AMD三成以下的水準(zhǔn)，顯然Nvidia在GPU市場有絕對優(yōu)勢，更因GPU并行計算能力突出，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練環(huán)節(jié)具備優(yōu)勢，而使Nvidia身價水漲船高，近來在全球半導(dǎo)體業(yè)市值排行大幅躍升至第三名，Nvidia創(chuàng)辦人黃仁勳更被封為全球AI教父的稱號，同時在2017年出爐的Glassdoor全美企業(yè)CEO年度排行榜中，黃仁勳更高居第六名，顯然其影響力之深遠。

而Nvidia自2015年4月即陸續(xù)推出GeForce GTX TITAN X、DIGITS DevBox平臺、DRIVE PX、Pascal架構(gòu)、GP100等加速運算GPU等相關(guān)產(chǎn)品，更于2017年5月發(fā)布首款Volta架構(gòu)的GPU—GV100產(chǎn)品，將由臺積電12納米FinFET制程來進行打造，最大亮點是成倍提升了推理性能，顯然Nvidia在目前稱霸機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景的基礎(chǔ)上，也期望在推理場景成為最佳商用選擇，預(yù)料Nvidia的GV100產(chǎn)品會更加奠定GPU為目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域使用最為廣泛核心芯片的地位。

而在2016年初Intel收購全球FPGA代表性廠商—Altera后，2016年11月Intel即推出Nervana的AI處理器，專案代碼為“Lake Crest”，顯然Intel的策略即是借由FPGA在計算能力和靈活性來彌補CPU的缺點，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，Intel將力推CPU結(jié)合FPGA的組合來成為人工智能芯片重要的發(fā)展方向。

近期全球ASIC芯片當(dāng)中，則尤以2017年5月Google所發(fā)布第二代TPU最受矚目，相較于第一代TPU僅能針對邏輯推演作加速，第二代TPU不但大幅提升運算效能，更增加對應(yīng)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用加速設(shè)計，惟第二代 TPU依然是針對開放學(xué)習(xí)框架TensorFlow加速為主，無法像Nvidia 提出GV100等GPU加速模式可額外支援Caffe、Cognitive Toolkit等學(xué)習(xí)框架，因而第二代TPU應(yīng)用領(lǐng)域仍有局限。

至于類腦芯片則是一種基于神經(jīng)形態(tài)工程、借鑒人腦資訊處理的模式，現(xiàn)階段各國政府及科技巨頭都在大力推動類腦芯片的研發(fā)進程，2013～2017年包括美國、日本、德國、英國、瑞士等發(fā)達國家已經(jīng)制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略，中國的類腦科學(xué)研究專案也已經(jīng)正式啟動，而廠商的投入方面則包括IBM TrueNorth 芯片、Qualcomm Zeroth芯片、Google的神經(jīng)網(wǎng)路圖靈機、Intel的神經(jīng)型態(tài)芯片等。

注：本文作者劉佩真臺灣經(jīng)濟研究院產(chǎn)經(jīng)資料庫副研究員

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