今年所有的目光都集中在Nvidia上，因为它在所有方面都有巨大的市场需求：如游戏，数据中心的建设,因为它是人工智能的主要潜在应用。
不过，尽管Nvidia的股价可能是2017年令人瞠目结舌的部分之一，但在这一年，人工智能继续朝着在科技领域无所不在的方向前进。人工智能世界正在发生一些更微妙的变化，这可能会产生更深远的影响。
今年，一系列创业公司都致力于研发自己的硬件，这些硬件将为AI构建的未来设备提供动力，并获得了大量资金。其中一些创业公司并没有大规模的研发基地（或尚未发布产品），但似乎已经毫无困难地筹集资金。
寻求优化推理和机器培训，图像和语音识别等流程的两个关键部分，初创公司一直在寻找方法来优化这些流程，使其更快，更节能，并且通常更适合于下一代人工智能驱动设备。GPU不再是传统的计算架构，现在GPU已成为处理AI流程所需的快速计算的首选芯片之一。这些初创公司认为他们可以做得更好。
在我们进入初创公司之前，让我们看一下Nvidia的股票图表。即使价格在2017年底出现昙花一现，但到2018年，Nvidia的股价也将上涨近80％：
一大批初创公司正在寻找Nvidia在AI市场中潜在的未涉及的领域，投资者也会注意到这一点。
有消息已经证实了这个猜想，即Cerebras Systems去年12月从Benchmark Capital获得了大约2500万美元的资金。当时，似乎AI芯片行业并不像今天那么热门。尽管如此，随着时间的推移，Nvidia在GPU市场的主导地位明显表明这将有巨大的发展空间。随后福布斯今年8月报道了该公司价值达近9亿美元。
Graphcore也在今年发出了一些回应。今年11月，在由Atomico牵头的3000万美元融资轮融资后不久，该公司又宣布了已经获得由Sequoia Capital领投的新一轮5000万美元融资。 Graphcore仍然像Cerebras Systems一样，在市场上没有像Nvidia那样引人注目的产品。然而，这家初创公司每年能够筹集8000万美元。
中国人工智能创业公司也有一大笔资金：阿里巴巴向一家估值10亿美金的Cambricon Technology创业公司提供融资。据报道，英特尔投资给Horizon Robotics公司投资1亿美元。在早些时候，一家名为ThinkForce的初创公司也筹集了6800万美元。
更不用说Groq了，这是一家由前谷歌工程师运营的创业公司，它从Social + Capital筹集了大约1000万美元，这在上面列出的一些初创公司的专业领域似乎很小。另一家芯片制造商公司已经融资930万美元。
目前已经有7家初创公司进入该领域，并且大多已经筹集了数千万美元，其中至少有一家创业公司的估值接近9亿美元。而且也出现了一些硬件类的初创公司，下一代硬件的研发可能需要更多的融资。所以这仍然是一个不容忽视的空间。
世界上最大的公司也在努力创建自己的系统超越初创公司。谷歌今年早些时候宣布其下一代TPU将面向推理和机器学习。Apple为其下一代iPhone设计了自己的GPU。Google Cloud应用程序或Siri都助于针对自己特定需求调整硬件。英特尔在10月份表示，它将在2017年底之前推出新的Nervana Nueral网络处理器。去年8月，英特尔以3.5亿美元的价格收购了Nervana。
所有这些都代表了初创公司和大公司的承诺，每个公司都在寻找自己对GPU的解释。 但是，Nvidia将开发人员锁定在其Cuda平台上的可能是一个更加困难的任务。对于那些试图将硬件推向市场并让开发人员参与进来的初创企业来说，效果将是双重的。
当你与硅谷的投资者交谈时，你仍会心存疑虑。 例如，当亚马逊服务器中的芯片已经可以满足他们的需求时，为什么众多公司还想去购买速度更快的芯片？并且仍有大量资金流入该领域。它来自那些与Uber相同的公司（虽然那里有很多动荡）和WhatsApp。
Nvidia仍然是该领域的领导者，随着自动驾驶汽车等设备变得越来越重要，它将继续保持其主导地位。但是，随着我们进入2018年，我们开始思考这些初创公司是否真的有机会超越Nvidia。 创造速度更快，功耗更低的芯片是一件非常诱人的事情，这些芯片可以进入物联网领域，并通过更有效的推理真正实现这些设备的智能。而且当用户想要训练模型时，这些芯片可以让这些服务器更快，更节能。
原文链接：https://techcrunch.com/2017/12/24/the-ai-chip-startup-explosion-is-already-here/
