头条：理解 AI 芯片市场的五个要点

过去六十多年里，在人类逐步迈向数字化的过程里，芯片一直扮演着数字化引擎的角色，从小到可以嵌入到任何物体的物联设备到行驶在各类道路上的汽车，芯片的作用无处不在。

而随着 AI 领域的发展，面向人工智能芯片的需求开始上升。Macropolo 做了一篇非常详细的 AI 芯片产业分析文章，原文参见这里，结合这篇分析，我做了一些简要梳理。

1.AI 芯片没有「通用型」芯片。与传统芯片不同，当下各大公司推出的 AI 芯片都是基于特定任务或场景，这意味着，图像芯片无法处理语音场景，反之亦然；

2.AI 芯片需求主要分为两大类：训练与推理。前者主要应用在服务器/云端，随着越来越多边缘计算设备具备了 AI 能力，推理芯片也不再局限在云端，逐步延伸到边缘设备；

3.云端 AI 芯片是巨头的游戏。从 Google 到亚马逊，云端 AI 不仅是 AI 芯片领域的竞争，也是云计算竞争的重要部分，国内的阿里云、华为云、百度云，还在通过 AI 芯片与 AI 开发框架构建平台与生态；

4.AI 芯片的兴起，还将带动存储、内存芯片的发展。本质上说，AI 是一种计算行为，而如何提升计算效率，则需要存储、内存等硬件架构的持续优化，由此带来的是一个巨大的市场；

5.中国的角色。可以肯定的是，在当下复杂的国际竞争环境下，中国公司与政府会投入更多资金自研 AI 芯片，但需要理解一点，半导体是一个复杂的产业链，所谓的「自研」也只能覆盖某个阶段，没有哪个国家可以完全「自研」出一个产业链，这也意味着，未来中美以及其他国家的 AI 芯片公司，还需要在竞争中保持合作。

巨头·产品

英特尔上周推出神经拟态计算系统 Pohoiki Springs。根据英特尔官方的消息，Pohoiki Springs 是一个数据中心机架式系统，是英特尔迄今为止开发的最大规模的神经拟态计算系统。它将 768 块 Loihi 神经拟态研究芯片集成在 5 台标准服务器大小的机箱中，可以提供 1 亿个神经元的计算能力。大致相当于一只老鼠大脑里的神经元数量。

更一步去看，神经拟态计算的模型与人类婴儿学习模式类似，比如看到一个图像和活物体，能够永久记下来，下一次再遇到的时候，可以快速识别出来。

类似地，IBM 也有这样的项目。

尽管英特尔的神经拟态计算与传统 CPU、GPU 架构有着本质不同，但需要注意的是，这个架构目前还处在非常早期的阶段，WSJ 指出，英特尔的这个项目目前只会通过 Neuromorphic 社区开放，这个社区包括学者、政府资助的实验室和十几家相关公司。

阿里云李飞飞谈数据库发展。数据库是阿里云近几年快速发展的技术领域，在这篇与印度 IT 媒体 Yourstory 的对话里，阿里云智能数据库事业部总负责人李飞飞介绍了数据库领域的几个变化趋势以及阿里云对于「NewSQL」的思考，值得一读。

阿里云如何支撑钉钉的流量。这篇 PR 层面的文章主要突出了阿里云的资源编排服务 ROS，进一步展示了云计算的弹性。

GCP 推迟 Google Cloud Next 大会。这项大会原定将于 4 月份举行，也是 Google Cloud Platform 上半年重要的客户与行业大会，但受到疫情影响，Google 上周正式宣布推迟该会议，何时举办尚没有具体信息。

与此同时，Google 上周还宣布不再举办线上的 I/O 大会。

Google 推出可扩展的强化学习模型 Dreamer。强化学习（Reinforcement learning）是机器学习的一种形式，其核心是利用环境而行动，以获得更好的效果。

传统意义上的强化学习，都需要大量的环境交互，比如 DeepMind 在星际争霸中的击败人类世界冠军，而 Google 的这个模型展示了一种可能性，即仅仅通过图像学习来达到过往模型的性能，Google 在其官方博客中指出，这个模型为发现强化学习的极限性能提供了参考。

腾讯或启动 AI 芯片研发。天眼查资料显示腾讯在3月19日成立了深圳宝安湾腾讯云计算有限公司，注册资金2000万，法定代表人为腾讯云副总裁王景田。宝安湾腾讯云计算公司是由腾讯云计算（北京）有限责任公司全资控股的，其业务范围除了包括计算机技术服务和信息服务；大数据处理技术的研究、开发；应用软件开发，还有「集成电路设计、研发」。

中国科技公司将面部识别应用到疫情防控。FT 的这篇文章以汉王公司为主，展示了当下中国科技公司如何将面部识别应用到防控疫情，文章谈到了对于戴口罩人群的识别方法。

微软 Teams 日活用户达到 4400 万。TechCrunch 的消息称，新冠疫情催生的远程办公、远程协作需求，为微软 Teams 和 Slack 的发展提供了新机遇。

就数字而言，微软 Teams 日活用户在过去四个月增长了 110%，VB 列举了 Teams 与Slack 的趋势变化，如下图： 但正如 VB 这篇文章所言，如此快速的增长率以及日活用户数量，未来将不可避免地下滑，毕竟，疫情终归过去。

这也留给行业——包括中国的钉钉、飞书——一个命题：当下这波远程办公的热潮，能否真正触及到企业办公文化的根本？倘若不能，那么疫情过去之后再谈远程办公，会不会触发一种逆反趋势？

AWS 在线讲座。AWS 经常提供一些官方讲座，介绍其产品和实施案例，感兴趣的朋友可以在这里查看最新的讲座安排。

创业·融资

自动驾驶卡车创业公司 Starsky Robitics 关闭。在其官方博客上，创始人 Stefan Seltz-Axmacher 分析了当下自动驾驶的困境，他特别提到了「时机」，他认为资本市场对于 AI 项目已经失去耐心，使得一些「正确」的 AI 项目无法获得可靠的融资。

其次，Stefan 谈到了整个行业对于「监督学习」的依赖，但他并不认为这是一种「智能」，只不过是一种复杂模型匹配方式，下图的「Reality」才是「监督学习」的发展曲线：

这也意味着，随着时间的推移，其 AI 能力增长的空间越来越小，更进一步，Stefan 画了第二幅图，如下图所示，如果 L1 是人类驾驶能力，那么利用「监督学习」可以相对简单实现。

而如果 L2 是人类驾驶能力，还需要 10–250 亿美元的资金投入以及时间，这对于一般的创业公司而言几乎不可能完成。至于 L3 这条线，现在根本看不到可能性。

我曾在不久前 Alphabet 旗下的 Waymo 获得 22 亿美元融资之后评论道，自动驾驶的寡头游戏开始了，如今看起来，这个游戏里的玩家正在越来少，越来越集中。

去中心化存储创业公司 Storj。这家总部位于美国亚特兰大的创业公司在 2017 年完成种子轮融资，投资方包括 Google 风投、高通创投等，该公司的主要产品提供基于区块链的去中心化存储服务。

上周，Storj 宣布旗下 Tardigrade 存储服务正式发布，这个开源分布式网络目前拥有 19 PB（1900 万 GB）的容量。该公司执行主席 Ben Golub 认为，去中心化的服务可以在安全性、隐私与弹性上有良好的表现，同时还降低了成本。

根据 Stori 透露的数字，基于去中心化存储服务的起步价格是 AWS 等云服务商的一半，你可以在这里进一步了解 Tardigrade 存储服务。

云游戏创业公司 Mainframe 获得 a16z 投资。TechCrunch 报道称，这家来自北欧的云游戏创业公司拿到了 a16z 领投的 810 万美元融资，其核心产品是面向云游戏平台，如 Google Stadia 和微软 xCloud 提供所谓「云原生游戏」。TC 也注意到，a16z 目前在云游戏领域相当活跃，上月刚刚参与了 Roblox 1.5 亿美元的融资。