【深度分析】互聯網巨頭造“芯”現狀
2020-10-7 11:29:24??????點擊：
近年來，國內外互聯網企業紛紛開啟跨界造芯之路，包括海外的谷歌、亞馬遜等企業早已開始下場自研相關芯片，國內互聯網三大巨頭阿里巴巴、百度、騰訊等亦在芯片領域不斷試水或加碼布局。
對于互聯網企業而言，其所依托的終端產品包括電腦、智能手機或云端服務器等均離不開芯片，巨頭們基于自身發展需求等因素涉足芯片領域。但是造芯非易事，多少企業在跨界造芯的道路上折戟沉沙，那么目前這些互聯網巨頭們的造芯現狀如何？
阿里巴巴?打造云端一體
在國內的互聯網企業中，造芯聲勢最為浩大的莫過于阿里巴巴。
起初，阿里巴巴在芯片領域的布局主要體現在投資上。多年來，阿里巴巴的芯片投資版圖不斷擴大，已相繼投資了寒武紀、Barefoot Networks、深鑒科技、耐能、翱捷科技、恒玄科技等眾多芯片公司，如今寒武紀已在科創板上市、恒玄科技科創板 IPO 亦已過會。
2017 年 10 月，阿里巴巴在云棲大會上宣布成立達摩院，主要進行基礎科學和顛覆式技術創新研究，研究范圍涵蓋量子計算、機器學習、芯片技術、嵌入式系統等多個產業領域。芯片技術作為其研究領域之一，達摩院組建了芯片技術團隊進行 AI 芯片的自主研發。自此，阿里巴巴走上造芯之路。
2018 年 4 月，達摩院宣布正在研發一款神經網絡芯片——Ali-NPU，該芯片將運用于圖像視頻分析、機器學習等 AI 推理計算。同月，阿里巴巴宣布全資收購自主嵌入式 CPU IP Core 公司中天微，隨后將把中天微和達摩院自研芯片業務整合成一家獨立的芯片公司，推進端云一體化的芯片布局。該公司由馬云拍板決定取名“平頭哥半導體有限公司”。
2019 年 7 月，平頭哥半導體正式發布 RISC-V 處理器玄鐵 910。據介紹，玄鐵 910 是 CPU 的 IP 核，支持 16 核，單核性能達到 7.1 Coremark/MHz，主頻達到 2.5GHz，可以用于設計制造高性能端上芯片，應用于 5G、人工智能以及自動駕駛等領域。
緊接著，2019 年 8 月，平頭哥半導體發布 SoC 芯片平臺“無劍”，無劍由 SoC 架構、處理器、各類 IP、操作系統、軟件驅動和開發工具等模塊構成，是面向 AIoT 時代的一站式芯片設計平臺，提供集芯片架構、基礎軟件、算法與開發工具于一體的整體解決方案。
2019 年 9 月，平頭哥半導體第一顆自研 AI 芯片含光 800 正式問世。據介紹，含光 800 硬件層面采用自研芯片架構，通過推理加速等技術有效解決芯片性能瓶頸問題；軟件層面集成了達摩院先進算法，針對 CNN 及視覺類算法深度優化計算、存儲密度，可實現大網絡模型在一顆 NPU 上完成計算。平頭哥半導體當時透露稱，含光 800 已開始應用在阿里巴巴內部核心業務中。
至此，平頭哥半導體已形成了玄鐵系列 CPU、無劍 SoC 平臺、含光 NPU 人工智能芯片三大產品線，涵蓋了處理器 IP、一站式芯片設計平臺和 AI 芯片。根據官網信息，目前其玄鐵系列 CPU 產品有 12 款，包括 E801、S802、C910 等；無劍 SoC 平臺產品有 3 款，包括無劍超低功耗 MCU 平臺、無劍視覺 AI 平臺、無劍語音 AI 平臺等。
在造芯之路上，阿里巴巴從一開始的投資、收購到自研，一步步算是走得比較扎實，如今其芯片產品方面已取得了一定成效，端云一體全棧產品系列初步成型，后續發展值得期待。
百度?從結盟合作到自研
作為中國互聯網三大巨頭之一，百度亦早早加入到造芯隊伍中來，據悉其從 2011 年起就開始基于 FPGA 研發 AI 加速器。
2017 年 3 月，百度聯合 ARM、紫光展銳和漢楓電子共同發布 DuerOS 智慧芯片，該芯片包括度秘大腦、語音解決方案、芯片 / 模組三層結構，其中前兩層由百度度秘提供，第三層芯片模組板塊分別由紫光展銳、ARM、漢楓共同支持。
在 DuerOS 智慧芯片這款產品上，百度雖只是與芯片廠商合作，卻已開始展現它在芯片領域的野心。隨后 2017 年 9 月，百度發布了云計算加速芯片 XPU，這是一款 256 核、基于 FPGA 的云計算加速芯片，合作伙伴是賽思靈（Xilinx），采用百度設計的 AI 處理架構，擁有專用計算單元和數百個處理器。
2018 年 7 月，百度在其 AI 開發者大會上正式推出了其自研的首款云端人工智能芯片——百度昆侖芯片。據介紹，該款芯片采用百度自研 XPU 神經處理器架構，提供 512GB/s 的內存帶寬，能夠在 150W 的功耗下提供高達 260TOPS 的能力。
2019 年 7 月，百度發布其用于遠場語音交互場景的鴻鵠芯片。鴻鵠芯片使用了 HiFi4 自定義指令集，雙核 DSP 核心，平均功耗僅 100mW。據悉，這款芯片是根據車規級標準打造，主要應用于車載語音交互、智能家居等場景。
如今，百度芯片已陸續應用于自家產品上。2019 年 12 月，基于昆侖芯片的百度昆侖云服務器正式上線；今年 3 月，百度昆侖芯片正式在微億智造的工業智能質檢設備上部署上線，百度智能云向微億智造交付搭載百度昆侖芯片的百度云質檢一體機，預計在今年以內，微億智造的數千臺智能質檢設備將全部應用上百度昆侖芯片。
9 月 15 日，在“萬物智能——百度世界 2020”大會上，百度智能芯片總經理歐陽劍表示，第一代百度昆侖芯片已量產，已在百度搜索引擎及云計算用戶部署 2 萬片。同時，歐陽劍還預發布了第二代百度昆侖芯片，第二代昆侖芯片采用 7nm 制程工藝，較第一代性能提升 3 倍，預計將于 2021 年上半年量產。
隨著昆侖芯片的量產上線及更新迭代，百度的造芯之路已走出了重要一步。百度表示，將在 AI 芯片領域繼續長期投入研究，以更好的落實“軟硬一體化”發展的戰略目標。
騰訊?設新子公司涉足 IC 設計？
相較于在自研芯片方面已取得成效的阿里巴巴和百度，騰訊似乎走得要晚一些。事實上，目前騰訊尚未對外透露太多在芯片方面的布局，但業界從其種種舉動猜測，騰訊應該亦是有意走上造芯之路。
首先，在芯片投資方面，騰訊曾于 2016 年參投可編程芯片公司 Barefoot Networks，后來多次投資專注于人工智能領域神經網絡解決方案企業燧原科技。2018 年 8 月，騰訊領投燧原科技的 3.4 億元 Pre-A 輪融資；2019 年 6 月，燧原科技完成 3 億元新一輪融資，騰訊跟投；今年 5 月，燧原科技完成 7 億元 B 輪融資，騰訊繼續跟投。
據了解，燧原科技的產品是針對云端數據中心開發的深度學習芯片，2019 年 12 月發布了基于其“邃思”芯片的人工智能訓練加速卡“云燧 T10”。騰訊投資董事總經理姚磊文表示，在產業互聯網戰略以及人工智能等前沿科技的探索上，騰訊與燧原也有很強的協同效應，邃思芯片落地過程中，騰訊的技術團隊與燧原展開了全面合作，幫助公司大大加速了研發過程。
除了投資芯片企業外，今年 3 月，騰訊旗下騰訊云成立了一家名為“深圳寶安灣騰訊云計算有限公司”的企業。資料顯示，該企業注冊資本 2000 萬元，經營范圍包括：從事計算機軟硬件技術開發、銷售自行開發的軟件；計算機技術服務和信息服務；集成電路設計、研發等。
由于經營范圍出現了“集成電路設計、研發”等信息，業界認為上述新公司的成立是騰訊所釋出的“造芯”信號。
在業界看來，國內外互聯網企業自研芯片已成一大趨勢，隨著競爭對手相繼踏上造芯之路，騰訊涉足芯片領域或只是時間問題，但目前而言，其將在芯片領域作何布局仍有待后續觀察。
谷歌?造芯之路越走越遠
縱觀全球范圍，在互聯網企業造芯這條道路上，谷歌無疑是走在前方的。它的造芯之路可從 2016 年那一場全球矚目的“圍棋人機大戰”說起。
2016 年 3 月，谷歌旗下 DeepMind 公司開發的圍棋機器人 AlphaGo 與圍棋世界冠軍棋手李世石進行圍棋人機大戰，以 4 比 1 的總比分獲勝。AlphaGo 一戰成名，全世界嘩然。谷歌表示，其自研計算神經網絡專用芯片 TPU（Tensor Processing Unit）是 AlphaGo 獲勝背后最大功臣。
2016 年 5 月，谷歌在 I/O 開發者大會上正式發布 TPU，這是谷歌為優化自身的深度學習系統 TensorFlow 打造，可應用于 AlphaGo 系統、谷歌地圖、谷歌相冊和谷歌翻譯等。2017 年 5 月，谷歌在其 I/O 開發者大會上推出第二代 TPU（TPU v2）芯片。同月，AlphaGo 在與柯潔的“圍棋人機大戰”中再次獲勝。
然而，AlphaGo 戰勝柯潔不久后，谷歌 DeepMind 團隊宣布 AlphaGo 將退出競技比賽的舞臺。AlphaGo 雖然退役了，但它與背后的 TPU 芯片在圍棋史上甚至人類歷史上留下了濃重的一筆，而谷歌自研芯片之路仍在繼續。
2018 年 5 月，谷歌發布了第三代 TPU（TPU v3），據悉由 TPU v3 組成的 TPU Pod 運算陣列性能比上一代提升 8 倍，計算能力最高可達 100PFlops（每秒 1000 萬億次浮點計算）。隨后不久，谷歌又宣布推出用于邊緣計算的微型 AI 加速芯片 Edge TPU。
2019 年 5 月，谷歌雖然沒有在 I/O 開發者大會上發布第四代 TPU，但帶來了其第二代和第三代可擴展云端超級計算機 TPU Pod。據介紹，谷歌第二代 TPU Pod 能夠容納 512 個內核，實現每秒 11.5 千萬億次浮點運算；第三代 TPU Pod 可實現每秒超過 100 千萬億次浮點運算。
今年由于疫情原因，谷歌取消了 2020 年度 I/O 開發者大會，7 月，谷歌披露了第四代 TPU 的細節。據悉，基于 TPU v4 的硬件創新以及軟件優化，基于相同規模 64 個芯片，谷歌 TPU v4 的性能相比在 MLPerf Training v0.6 訓練測試中的 TPU v3 性能平均提高了 2.7 倍。
除了 TPU 系列芯片，谷歌還在布局其他芯片。據了解，谷歌曾推出 PIxel Visual Core 和 Pixel NeuroCore，均為尚未激活的圖像處理和機器學習協處理器，應用于其手機上；此外，谷歌還發布了 Titan、Titan M 兩款安全芯片。
值得一提的是，據外媒今年 4 月報道稱，谷歌首顆自研 SoC 芯片已成功流片，這顆 SoC 芯片代號為 Whitechapel，是與三星合作設計，采用三星 5nm 制程，預計明年將率先部署在 Pixel 手機中，并為 Chromebook 使用。
谷歌 TPU 當初一戰成名，如今已更新迭代至第四代，再加上在其他芯片領域的布局，不得不說，谷歌在自研芯片之路上已越走越遠。
亞馬遜?從“軟”到“硬”
作為全球網絡電子商務巨頭、大型云服務供應商，亞馬遜在造芯方面亦不甘落后。
2015 年，亞馬遜宣布收購以色列芯片設計公司 Annapurna Labs，被外界認為是亞馬遜自研芯片的開端。Annapurna Labs 公司主要研發微處理器，這種微處理器可以讓低功率的的計算服務器和存儲服務器快速運行數據。2017 年底，亞馬遜收購安全監視器供應商 Blink，據悉主要意圖在于 Blink 的節能芯片，這起收購被視為亞馬遜在芯片領域的進一步布局。
2018 年 11 月，亞馬遜旗下云計算服務平臺 AWS 發布首款基于 Arm 架構的云服務器 CPU Graviton 以及首款云端 AI 推理芯片 AWS Inferentia。據悉，Graviton 處理器是由此前收購的 Annapurna Labs 設計，可提供更低成本的計算能力和更低的運行成本；AWS Inferentia 則是一款低成本、高性能、低延遲的機器學習推理芯片。
2019 年 12 月，亞馬遜 AWS 發布其第二代自研服務器芯片 Graviton2。Graviton2 芯片基于 64 位 Arm Neoverse 內核，采用 7nm 制程工藝，晶體管數量高達 300 億，64 核心。據亞馬遜方面介紹，相比 1 代 Graviton，Graviton2 的性能提升 7 倍。
2018 年曾有外媒報道，亞馬遜在自研服務器芯片的同時，也在自主設計定制終端 AI 芯片，用于自家智能音箱設備 Echo 上，以幫助 Alexa 語音助手獲得更快的響應速度從而提升整體的使用體驗。
日前，亞馬遜發布新一代 Echo 智能音箱，同時還帶來了其新款的定制芯片 AZ1 神經邊緣處理器，這款處理器由亞馬遜和聯發科共同打造，能夠讓 Alexa 語音助手更快地回答詢問以及執行命令，每次響應速度為數百毫秒。
雖然新發布的 AZ1 神經邊緣處理器并非完全由亞馬遜自研，但媒體報道的消息看來，亞馬遜擬通過自研芯片以擺脫對英特爾芯片的依賴，正在逐步實現從“軟”到“硬”演變。
結 語
互聯網企業造芯早已不是新鮮事，除了上文提及幾家企業外，全球互聯網知名企業如微軟、FaceBook 等亦在芯片領域動作頻頻。經過數年沉淀，曾經的 AI 芯片熱潮已逐漸退溫并歸于理性，而谷歌、阿里巴巴等企業在用產品證明它們在造芯之路的決心和堅持。
那么，互聯網巨頭們為何紛紛踏上造芯之路？
眾所周知，芯片是算力核心所在，隨著人工智能、物聯網等新興領域發展壯大，互聯網企業對芯片產品有著嚴重依賴及巨大需求。此前，互聯網企業的芯片產品完全靠購買供應商產品，但后來情況逐漸有所變化。
互聯網企業扎堆造芯，一方面是由于傳統通用芯片平臺已逐漸無法滿足移動設備尤其是 AR/VR、人工智能新興領域等對芯片性能和能效等方面的需求，且互聯網公司尋求芯片快速迭代；另一方面是基于互聯網企業自身布局縱向一體化戰略，設計屬于自己的定制化芯片，打造硬件系統差異化競爭優勢，并通過搭建芯片硬件平臺構建生態圈等。
從上述幾家企業布局上看，各家的具體戰略各不相同，但芯片投資或產品基本是圍繞自身產品或服務，主要涉及 AI、云服務等領域。如阿里巴巴從處理器 IP、芯片到平臺形成云端一體、軟硬協同，并面向物聯網行業開展芯片定制，構建生態等；谷歌亦是將其芯片運用到自身各個軟硬件產品線中，與產品相輔相成，彼此推動發展。
當然了，目前谷歌、阿里等企業雖已有芯片產品推出，但是造芯之路漫漫，一眾互聯網企業仍只是處于初期階段，正所謂“道阻且長、行之將至”，誰能在造芯之路走得最久、走得最遠，時間終將會給予我們答案。
對于互聯網企業而言，其所依托的終端產品包括電腦、智能手機或云端服務器等均離不開芯片，巨頭們基于自身發展需求等因素涉足芯片領域。但是造芯非易事，多少企業在跨界造芯的道路上折戟沉沙，那么目前這些互聯網巨頭們的造芯現狀如何？
阿里巴巴?打造云端一體
在國內的互聯網企業中，造芯聲勢最為浩大的莫過于阿里巴巴。
起初，阿里巴巴在芯片領域的布局主要體現在投資上。多年來，阿里巴巴的芯片投資版圖不斷擴大，已相繼投資了寒武紀、Barefoot Networks、深鑒科技、耐能、翱捷科技、恒玄科技等眾多芯片公司，如今寒武紀已在科創板上市、恒玄科技科創板 IPO 亦已過會。
2017 年 10 月，阿里巴巴在云棲大會上宣布成立達摩院，主要進行基礎科學和顛覆式技術創新研究，研究范圍涵蓋量子計算、機器學習、芯片技術、嵌入式系統等多個產業領域。芯片技術作為其研究領域之一，達摩院組建了芯片技術團隊進行 AI 芯片的自主研發。自此，阿里巴巴走上造芯之路。
2018 年 4 月，達摩院宣布正在研發一款神經網絡芯片——Ali-NPU，該芯片將運用于圖像視頻分析、機器學習等 AI 推理計算。同月，阿里巴巴宣布全資收購自主嵌入式 CPU IP Core 公司中天微，隨后將把中天微和達摩院自研芯片業務整合成一家獨立的芯片公司，推進端云一體化的芯片布局。該公司由馬云拍板決定取名“平頭哥半導體有限公司”。
2019 年 7 月，平頭哥半導體正式發布 RISC-V 處理器玄鐵 910。據介紹，玄鐵 910 是 CPU 的 IP 核，支持 16 核，單核性能達到 7.1 Coremark/MHz，主頻達到 2.5GHz，可以用于設計制造高性能端上芯片，應用于 5G、人工智能以及自動駕駛等領域。
緊接著，2019 年 8 月，平頭哥半導體發布 SoC 芯片平臺“無劍”，無劍由 SoC 架構、處理器、各類 IP、操作系統、軟件驅動和開發工具等模塊構成，是面向 AIoT 時代的一站式芯片設計平臺，提供集芯片架構、基礎軟件、算法與開發工具于一體的整體解決方案。
2019 年 9 月，平頭哥半導體第一顆自研 AI 芯片含光 800 正式問世。據介紹，含光 800 硬件層面采用自研芯片架構，通過推理加速等技術有效解決芯片性能瓶頸問題；軟件層面集成了達摩院先進算法，針對 CNN 及視覺類算法深度優化計算、存儲密度，可實現大網絡模型在一顆 NPU 上完成計算。平頭哥半導體當時透露稱，含光 800 已開始應用在阿里巴巴內部核心業務中。
至此，平頭哥半導體已形成了玄鐵系列 CPU、無劍 SoC 平臺、含光 NPU 人工智能芯片三大產品線，涵蓋了處理器 IP、一站式芯片設計平臺和 AI 芯片。根據官網信息，目前其玄鐵系列 CPU 產品有 12 款，包括 E801、S802、C910 等；無劍 SoC 平臺產品有 3 款，包括無劍超低功耗 MCU 平臺、無劍視覺 AI 平臺、無劍語音 AI 平臺等。
在造芯之路上，阿里巴巴從一開始的投資、收購到自研，一步步算是走得比較扎實，如今其芯片產品方面已取得了一定成效，端云一體全棧產品系列初步成型，后續發展值得期待。
百度?從結盟合作到自研
作為中國互聯網三大巨頭之一，百度亦早早加入到造芯隊伍中來，據悉其從 2011 年起就開始基于 FPGA 研發 AI 加速器。
2017 年 3 月，百度聯合 ARM、紫光展銳和漢楓電子共同發布 DuerOS 智慧芯片，該芯片包括度秘大腦、語音解決方案、芯片 / 模組三層結構，其中前兩層由百度度秘提供，第三層芯片模組板塊分別由紫光展銳、ARM、漢楓共同支持。
在 DuerOS 智慧芯片這款產品上，百度雖只是與芯片廠商合作，卻已開始展現它在芯片領域的野心。隨后 2017 年 9 月，百度發布了云計算加速芯片 XPU，這是一款 256 核、基于 FPGA 的云計算加速芯片，合作伙伴是賽思靈（Xilinx），采用百度設計的 AI 處理架構，擁有專用計算單元和數百個處理器。
2018 年 7 月，百度在其 AI 開發者大會上正式推出了其自研的首款云端人工智能芯片——百度昆侖芯片。據介紹，該款芯片采用百度自研 XPU 神經處理器架構，提供 512GB/s 的內存帶寬，能夠在 150W 的功耗下提供高達 260TOPS 的能力。
2019 年 7 月，百度發布其用于遠場語音交互場景的鴻鵠芯片。鴻鵠芯片使用了 HiFi4 自定義指令集，雙核 DSP 核心，平均功耗僅 100mW。據悉，這款芯片是根據車規級標準打造，主要應用于車載語音交互、智能家居等場景。
如今，百度芯片已陸續應用于自家產品上。2019 年 12 月，基于昆侖芯片的百度昆侖云服務器正式上線；今年 3 月，百度昆侖芯片正式在微億智造的工業智能質檢設備上部署上線，百度智能云向微億智造交付搭載百度昆侖芯片的百度云質檢一體機，預計在今年以內，微億智造的數千臺智能質檢設備將全部應用上百度昆侖芯片。
9 月 15 日，在“萬物智能——百度世界 2020”大會上，百度智能芯片總經理歐陽劍表示，第一代百度昆侖芯片已量產，已在百度搜索引擎及云計算用戶部署 2 萬片。同時，歐陽劍還預發布了第二代百度昆侖芯片，第二代昆侖芯片采用 7nm 制程工藝，較第一代性能提升 3 倍，預計將于 2021 年上半年量產。
隨著昆侖芯片的量產上線及更新迭代，百度的造芯之路已走出了重要一步。百度表示，將在 AI 芯片領域繼續長期投入研究，以更好的落實“軟硬一體化”發展的戰略目標。
騰訊?設新子公司涉足 IC 設計？
相較于在自研芯片方面已取得成效的阿里巴巴和百度，騰訊似乎走得要晚一些。事實上，目前騰訊尚未對外透露太多在芯片方面的布局，但業界從其種種舉動猜測，騰訊應該亦是有意走上造芯之路。
首先，在芯片投資方面，騰訊曾于 2016 年參投可編程芯片公司 Barefoot Networks，后來多次投資專注于人工智能領域神經網絡解決方案企業燧原科技。2018 年 8 月，騰訊領投燧原科技的 3.4 億元 Pre-A 輪融資；2019 年 6 月，燧原科技完成 3 億元新一輪融資，騰訊跟投；今年 5 月，燧原科技完成 7 億元 B 輪融資，騰訊繼續跟投。
據了解，燧原科技的產品是針對云端數據中心開發的深度學習芯片，2019 年 12 月發布了基于其“邃思”芯片的人工智能訓練加速卡“云燧 T10”。騰訊投資董事總經理姚磊文表示，在產業互聯網戰略以及人工智能等前沿科技的探索上，騰訊與燧原也有很強的協同效應，邃思芯片落地過程中，騰訊的技術團隊與燧原展開了全面合作，幫助公司大大加速了研發過程。
除了投資芯片企業外，今年 3 月，騰訊旗下騰訊云成立了一家名為“深圳寶安灣騰訊云計算有限公司”的企業。資料顯示，該企業注冊資本 2000 萬元，經營范圍包括：從事計算機軟硬件技術開發、銷售自行開發的軟件；計算機技術服務和信息服務；集成電路設計、研發等。
由于經營范圍出現了“集成電路設計、研發”等信息，業界認為上述新公司的成立是騰訊所釋出的“造芯”信號。
在業界看來，國內外互聯網企業自研芯片已成一大趨勢，隨著競爭對手相繼踏上造芯之路，騰訊涉足芯片領域或只是時間問題，但目前而言，其將在芯片領域作何布局仍有待后續觀察。
谷歌?造芯之路越走越遠
縱觀全球范圍，在互聯網企業造芯這條道路上，谷歌無疑是走在前方的。它的造芯之路可從 2016 年那一場全球矚目的“圍棋人機大戰”說起。
2016 年 3 月，谷歌旗下 DeepMind 公司開發的圍棋機器人 AlphaGo 與圍棋世界冠軍棋手李世石進行圍棋人機大戰，以 4 比 1 的總比分獲勝。AlphaGo 一戰成名，全世界嘩然。谷歌表示，其自研計算神經網絡專用芯片 TPU（Tensor Processing Unit）是 AlphaGo 獲勝背后最大功臣。
2016 年 5 月，谷歌在 I/O 開發者大會上正式發布 TPU，這是谷歌為優化自身的深度學習系統 TensorFlow 打造，可應用于 AlphaGo 系統、谷歌地圖、谷歌相冊和谷歌翻譯等。2017 年 5 月，谷歌在其 I/O 開發者大會上推出第二代 TPU（TPU v2）芯片。同月，AlphaGo 在與柯潔的“圍棋人機大戰”中再次獲勝。
然而，AlphaGo 戰勝柯潔不久后，谷歌 DeepMind 團隊宣布 AlphaGo 將退出競技比賽的舞臺。AlphaGo 雖然退役了，但它與背后的 TPU 芯片在圍棋史上甚至人類歷史上留下了濃重的一筆，而谷歌自研芯片之路仍在繼續。
2018 年 5 月，谷歌發布了第三代 TPU（TPU v3），據悉由 TPU v3 組成的 TPU Pod 運算陣列性能比上一代提升 8 倍，計算能力最高可達 100PFlops（每秒 1000 萬億次浮點計算）。隨后不久，谷歌又宣布推出用于邊緣計算的微型 AI 加速芯片 Edge TPU。
2019 年 5 月，谷歌雖然沒有在 I/O 開發者大會上發布第四代 TPU，但帶來了其第二代和第三代可擴展云端超級計算機 TPU Pod。據介紹，谷歌第二代 TPU Pod 能夠容納 512 個內核，實現每秒 11.5 千萬億次浮點運算；第三代 TPU Pod 可實現每秒超過 100 千萬億次浮點運算。
今年由于疫情原因，谷歌取消了 2020 年度 I/O 開發者大會，7 月，谷歌披露了第四代 TPU 的細節。據悉，基于 TPU v4 的硬件創新以及軟件優化，基于相同規模 64 個芯片，谷歌 TPU v4 的性能相比在 MLPerf Training v0.6 訓練測試中的 TPU v3 性能平均提高了 2.7 倍。
除了 TPU 系列芯片，谷歌還在布局其他芯片。據了解，谷歌曾推出 PIxel Visual Core 和 Pixel NeuroCore，均為尚未激活的圖像處理和機器學習協處理器，應用于其手機上；此外，谷歌還發布了 Titan、Titan M 兩款安全芯片。
值得一提的是，據外媒今年 4 月報道稱，谷歌首顆自研 SoC 芯片已成功流片，這顆 SoC 芯片代號為 Whitechapel，是與三星合作設計，采用三星 5nm 制程，預計明年將率先部署在 Pixel 手機中，并為 Chromebook 使用。
谷歌 TPU 當初一戰成名，如今已更新迭代至第四代，再加上在其他芯片領域的布局，不得不說，谷歌在自研芯片之路上已越走越遠。
亞馬遜?從“軟”到“硬”
作為全球網絡電子商務巨頭、大型云服務供應商，亞馬遜在造芯方面亦不甘落后。
2015 年，亞馬遜宣布收購以色列芯片設計公司 Annapurna Labs，被外界認為是亞馬遜自研芯片的開端。Annapurna Labs 公司主要研發微處理器，這種微處理器可以讓低功率的的計算服務器和存儲服務器快速運行數據。2017 年底，亞馬遜收購安全監視器供應商 Blink，據悉主要意圖在于 Blink 的節能芯片，這起收購被視為亞馬遜在芯片領域的進一步布局。
2018 年 11 月，亞馬遜旗下云計算服務平臺 AWS 發布首款基于 Arm 架構的云服務器 CPU Graviton 以及首款云端 AI 推理芯片 AWS Inferentia。據悉，Graviton 處理器是由此前收購的 Annapurna Labs 設計，可提供更低成本的計算能力和更低的運行成本；AWS Inferentia 則是一款低成本、高性能、低延遲的機器學習推理芯片。
2019 年 12 月，亞馬遜 AWS 發布其第二代自研服務器芯片 Graviton2。Graviton2 芯片基于 64 位 Arm Neoverse 內核，采用 7nm 制程工藝，晶體管數量高達 300 億，64 核心。據亞馬遜方面介紹，相比 1 代 Graviton，Graviton2 的性能提升 7 倍。
2018 年曾有外媒報道，亞馬遜在自研服務器芯片的同時，也在自主設計定制終端 AI 芯片，用于自家智能音箱設備 Echo 上，以幫助 Alexa 語音助手獲得更快的響應速度從而提升整體的使用體驗。
日前，亞馬遜發布新一代 Echo 智能音箱，同時還帶來了其新款的定制芯片 AZ1 神經邊緣處理器，這款處理器由亞馬遜和聯發科共同打造，能夠讓 Alexa 語音助手更快地回答詢問以及執行命令，每次響應速度為數百毫秒。
雖然新發布的 AZ1 神經邊緣處理器并非完全由亞馬遜自研，但媒體報道的消息看來，亞馬遜擬通過自研芯片以擺脫對英特爾芯片的依賴，正在逐步實現從“軟”到“硬”演變。
結 語
互聯網企業造芯早已不是新鮮事，除了上文提及幾家企業外，全球互聯網知名企業如微軟、FaceBook 等亦在芯片領域動作頻頻。經過數年沉淀，曾經的 AI 芯片熱潮已逐漸退溫并歸于理性，而谷歌、阿里巴巴等企業在用產品證明它們在造芯之路的決心和堅持。
那么，互聯網巨頭們為何紛紛踏上造芯之路？
眾所周知，芯片是算力核心所在，隨著人工智能、物聯網等新興領域發展壯大，互聯網企業對芯片產品有著嚴重依賴及巨大需求。此前，互聯網企業的芯片產品完全靠購買供應商產品，但后來情況逐漸有所變化。
互聯網企業扎堆造芯，一方面是由于傳統通用芯片平臺已逐漸無法滿足移動設備尤其是 AR/VR、人工智能新興領域等對芯片性能和能效等方面的需求，且互聯網公司尋求芯片快速迭代；另一方面是基于互聯網企業自身布局縱向一體化戰略，設計屬于自己的定制化芯片，打造硬件系統差異化競爭優勢，并通過搭建芯片硬件平臺構建生態圈等。
從上述幾家企業布局上看，各家的具體戰略各不相同，但芯片投資或產品基本是圍繞自身產品或服務，主要涉及 AI、云服務等領域。如阿里巴巴從處理器 IP、芯片到平臺形成云端一體、軟硬協同，并面向物聯網行業開展芯片定制，構建生態等；谷歌亦是將其芯片運用到自身各個軟硬件產品線中，與產品相輔相成，彼此推動發展。
當然了，目前谷歌、阿里等企業雖已有芯片產品推出，但是造芯之路漫漫，一眾互聯網企業仍只是處于初期階段，正所謂“道阻且長、行之將至”，誰能在造芯之路走得最久、走得最遠，時間終將會給予我們答案。
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