上周，中国零售商和云基础设施提供商阿里巴巴宣布其正在自主研发AI芯片—Ali-NPU,成为最新加入自行设计运行人工智能（AI）软件处理器的公司。阿里正式进入AI行列，其中有些公司已经开展了类似的定制设计业务，如：Alphabet、Facebook、Apple等。
这种趋势最终可能会打破传统的产业供应链。可能会对芯片制造商Nvidia产生较大影响，随着其图形处理芯片普遍应用于AI的应用程序，Nvidia可能会发现其数据中心业务受到影响，因为这些自有芯片项目已逐渐走向成熟。
各公司都认为，自主研发的芯片可以帮助他们的AI应用程序更好地运行，同时降低成本，因为在数据中心运行数十万台计算机价格十分昂贵。另外，还可以帮助公司减少对少数供应商（如Nvidia）的依赖。
Nvidia依然一枝独秀
周四，阿里巴巴表示，其最近成立的研发部门 – 发现、冒险、动量和展望学院 – 一直致力于一种名为Ali-NPU的AI芯片研究，该芯片可为任何人提供它的公共云服务。
阿里发言人说，这个想法是为了加强阿里云计算功能，未来让各行各业都能够应用AI。根据Synergy Research Group的数据，在第四季度，阿里巴巴占据了云基础设施服务市场的4％，但它比亚马逊，微软，IBM和谷歌的市场占有率都低。
阿里巴巴的研究院已在全球开设办事处，其中包括位于华盛顿贝尔维尤附近的微软总部。去年，阿里巴巴在桑尼维尔聘请了高通员工梁汉为“AI芯片架构师”。招聘信息显示，阿里巴巴正在寻找更多的人加入该地区的研发工作。这一举动与谷歌母公司Alphabet的做法相似。
自2015年以来，谷歌Alphabet工程师就开始使用其定制张量处理单元（或TPU）来加速他们自己的机器学习任务。去年Google发布了第二代TPU，可以处理更具挑战性的计算工作，并且在2月份Google已经开始让公众通过其云端使用第二代TPU。
第二代Google AI芯片可以用来代替Nvidia等图形处理单元，它不仅仅是训练AI模型。但至少与Nvidia的GPU业务相比，阿里巴巴和谷歌服务器芯片方案仍处于相对初级阶段。
事实上，Google和Nvidia仍然是合作伙伴，Nvidia的GPU与TPU仍然可以一起在Google云上使用。阿里巴巴还通过其云计算提供Nvidia GPU，并将在阿里NPU推出后继续提供相关服务。
在去年7月份的一份报告中，分析师Matthew Ramsay和Canaccord Genuity的Vinod Srinivasaraghavan表示，随着Nvidia最新GPU的发布，他们“增加了对Nvidia的信心……随着数据中心销售规模的扩大以及内部和商家应用程序特定集成电路产品的增加，成功捍卫了其定价地位。”
你有一个芯片，我有一个芯片，每个人都有一个芯片
很明显Facebook也在探索芯片开发，说不定哪天它就可以开发出AI芯片。这并不令人意外，因为去年英特尔表示，它正在与Facebook合作开发一种新的AI芯片。但目前英特尔尚未涉足Google的TPU或阿里巴巴的Ali-NPU。
Facebook的AI芯片可以改善内部研究人员的操作，更快的培训系统意味着可以加快实验速度，提升应用程序的计算效率。
与此同时，苹果在顶级iPhone X手机内部的芯片中构建了“神经引擎”元素，微软正在为其HoloLens混合现实耳机的下一个版本开发AI芯片，特斯拉一直在研究为其车辆提供AI芯片。
但所有这些都不同于Google和阿里巴巴人工智能服务器。数据中心服务器将拥有更多的电力，直接的网络连接和更大的数据存储能力。
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