本週三召開的2019百度AI開發者大會上，百度宣布了一系列重要消息，百度CTO王海峰宣布推出遠場語音交互芯片“鴻鵠”就是其中之一。不過，這不是百度首次推出自研AI芯片，2018年的百度AI開發者大會上，李彥宏曾宣布推出全功能雲端AI芯片“崑崙”。

既然已經擁有多款自研AI芯片，百度為什麼還要與英特爾合作共同開發Nervana神經網絡訓練處理器（NNP-T）呢？

自研AI芯片並不代表完全“自給自足”

百度已經發布了雲端和終端的AI芯片，最新發布的鴻鵠是遠場語音交互芯片，核心能力是遠場陣列信號實時處理，高精度超低誤報語音喚醒，離線語音識別。根據百度的說法，這款芯片根據車規級標準打造，將為車載語音交互、智能家具等場景帶來巨大的便利。與鴻鵠面向終端不同，崑崙是雲端AI芯片，包含訓練芯片崑崙818-300，推理芯片崑崙818-100，將面向智能汽車、智能設備，語音圖像等場景。

可以明確，百度無論在設計雲端還是終端AI芯片時，都考慮到智能汽車領域，這結合了百度在AI領域的優勢，也將有助於增強百度在自動駕駛領域的優勢。

但是，自動駕駛只是目前AI落地的一個重要場景，AI未來將會變得無處不在。百度自然不會將AI看作一種工作負載，局限於自動駕駛汽車或語音識別等少數場景。

因此，面對不同場景的差異化需求，需要不同的AI芯片，通過多種選擇方案來滿足。可以看到，無論是百度、阿里、谷歌還是亞馬遜，眾多的科技巨頭在這一輪的AI熱潮中紛紛進入AI芯片市場。科技巨頭們希望通過自主研發芯片，更好地挖掘他們已經掌握的大量數據的價值，同時降低成本，最大化在一些領域的領先優勢。

與此同時，對於CPU、GPU、FPGA這些已經存在並且軟硬件都比較成熟的產品，科技巨頭們仍然保持需求。所以，科技巨頭們自主研發AI芯片並非意味著傳統的芯片巨頭們將會被取代，科技巨頭們自研AI芯片是希望在特定領域更好發揮優勢。

英特爾作為全球重要的AI芯片玩家，是如何看待這一現象？英特爾公司副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao接受媒體採訪時表示：“眾多的公司進入AI芯片市場，實際上也從側面反映出在AI計算方面需求非常強勁和高漲。我們歡迎也樂見市場當中有多種多樣不同的解決方案推出來，尤其是在未來一到兩年的時間裡會比較多，這是創新必然的結果。然而AI不能只靠一塊芯片來提供，而是要通過多種選擇方案來實現，每一種方案都要針對具體用途來量身定制。AI的未來是一個異構的世界，要依靠合作夥伴之間的深度協作產生更好的解決方案，並助力推動AI價值的全面實現。”

為什麼合作開發Nervana神經網絡訓練處理器？

2019百度AI開發者大會上，Naveen Rao宣布，英特爾正與百度合作開發英特爾Nervana神經網絡訓練處理器（NNP-T）。這一合作包括全新定制化加速器，以實現極速訓練深度學習模型的目的。據悉，NNP-T是一類全新開發的高效深度學習系統硬件，能夠加速大規模的分散訓練。

Nervana是英特爾三年前收購的一家深度學習初創公司，CES 2019英特爾發布首款Nervana 系列神經網絡處理器NNP-I，適用於企業級高負載推理任務的加速，英特爾計劃在2019年投入生產。英特爾當時也透露，Facebook 為其NNP-I芯片的開發合作夥伴。

新款NNP-T，英特爾也選擇了多年的重要合作夥伴百度。這是為什麼？我們從NNP-T的合作開發中及雙方的工作中尋找答案。Naveen Rao表示: “在與百度合作開發NNP-T時，英特爾的主要貢獻是提供全新的面向神經網絡處理的架構。並且，我們在軟件方面有所建樹，使得整個生態系統相關方合作夥伴可以在我們的架構之上開展他們的工作。在合作中百度主要是提供實際使用和訓練的反饋，包括他們在服務顧客時得到的反饋。”

Naveen Rao進一步表示：“通常人們會覺得我們不過是在做一個神經網絡計算的事情而已，但實際上我們的合作內容絕不僅僅只局限於神經網絡計算。除了計算本身，還要考慮到我們提供的解決方案的可服務性、有效性，包括宏觀標準，使得後續的解決方案可以橫向和縱向的加以拓展。另外，我們還會對具體出現的問題進行嚴密的監控，比如連接有沒有問題，哪一塊芯片會不會出問題等等。”

由此可以看出，Nervana系列是專用神經網絡處理器，針對特定的算法和領域能實現最佳的能效比，發揮最大的價值。這也就能解釋為什麼每個Nervana系列處理器的推出都有對應的合作開發合作夥伴。

當然，這種合作能夠實現雙贏。英特爾在芯片領域有深厚的積累，與科技巨頭合作開發專用AI芯片不僅能夠增強其在AI時代的競爭力，還能更了解客戶的需求。對於合作開發專用AI芯片的科技巨頭而言，與英特爾的合作能夠降低他們開發AI芯片的難度，借助合作，具有定制化意義的芯片也能更快速、更好地滿足科技巨頭們的部分AI需求。

AI芯片競爭未來如何？

AI芯片的需求多樣，傳統芯片巨頭和科技巨頭們的關係也會變為合作競爭。但AI時代軟硬一體的重要性愈發突顯，這也會是未來競爭的關鍵之一。Naveen Rao透露，目前他的工作中和軟件有關的部分會佔六到七成，以後可能會更多。

“對於英特爾來說之所以會逐漸加強在軟件方面的投入，也是注意到異構計算的新趨勢。以前的x86架構，微軟會開發一個操作系統跑在x86架構之上。但異構計算出現後，情況就發生了變化，我們往往需要自己去建那個層，所以最後會有個問題：到底誰是管理軟件呢？這個東西都很難界定。現在英特爾本身也是非常積極的參與到一些開發者社區的工作當中，為開發者提供能力讓他們去從事開發工作，當然開發是在我們的硬件基礎之上。”Nveen Rao表示。

因此，AI時代芯片的競爭將需要更多元化的創新，包括異構計算，以及軟硬協同。量子計算、神經擬態計算、矽光計算這些都是未來計算的方向。在前沿計算方面芯片巨頭們具有優勢，早在2017年，英特爾就推出了自學習神經芯片Loihi。去年6月，英特爾稱研究人員正在測試一種微小的新型“自旋量子位”芯片，這款芯片比鉛筆的橡皮擦還小，是目前英特爾最小的量子計算芯片。

還值得一提的是，軟件和硬件集中到一個在更多技術的加持下能夠得到進一步增強的AI平台上，比如借助英特爾傲騰數據中心級持久內存提供的更高內存性能，百度能夠通過其Feed Stream（信息流）服務向數百萬用戶提供個性化移動內容，並通過百度AI推薦引擎獲得更高效的客戶體驗。

此外，鑑於數據安全對於用戶極其重要，英特爾還與百度共同致力於打造基於英特爾軟件保護擴展（SGX）技術的MesaTEE——內存安全功能即服務（FaaS）計算框架。

小結

AI的需求吸引了科技巨頭們爭相進入AI芯片市場，不過他們的進入並不意味著傳統芯片巨頭將被替代，因為AI的需求是多樣的，需要不同AI芯片和有針對性的方案滿足需求。並且，科技巨頭們進入這一市場並不意味著最終的成功，除了芯片行業本身長周期、高投入、需要大量專業人才的特點，軟件、生態等很多細小的因素都決定著其成敗。因此，雖然在特定領域多了競爭的關係，但是未來科技巨頭與傳統芯片公司依舊會保持合作共贏。