甫落幕的 CES 2017，最受关注的焦点当属 VR/AR，以及充满未来无限想像的自驾车，此外，贯穿整个展会备受瞩目的，还有 Amazon 的语音助理 Alexa。各种极具创新的尖端发明让人看的眼花撩乱，但你也许不知道，这些其实都由近年最具突破性进展的技术──“人工智能”所撑腰。
人工智能时代真的来临了！今年的 CES 展会开幕，不同过去以 Intel、Qualcomm 等巨头为主讲人的常态，而是由 GPU 领导大厂 NVIDIA 首席执行官黄仁勋进行主题演讲。在强大的 GPU 驱动下，人工智能化为可能，因此 NVIDIA 受到的重视，足以证明人工智能已被科技巨头一致认可，是未来最关键的核心技术。
根据 Tractica 预估，人工智能的产品及服务市场将从 2016 年的 6.43 亿美元，成长至 2025 年的 368 亿美元，成长幅度高达 57 倍，商机十分诱人，这也是为什么过去 NVIDIA 都以 GPU 巨擘自居，但近年早已朝发展人工智能定调，矢志统领人工智能产业的原因。
从 GPU 延伸至整体平台，NVIDIA 解决方案越加强悍
NVIDIA 为何能独领风骚？从人工智能主流技术：深度学习应用的两阶段──“训练”、“推论”来看，GPU 强劲的平行运算特性，是训练深度学习神经网络的最佳武器。
站在 GPU 擅长训练深度学习的立足点上，NVIDIA 更针对资料中心学习和推论推出解决方案。包含 Tesla K80、DGX-1、Tesla M40 及自驾车用 Drive PX2 等，甚至也推出 Jetson TX1 嵌入式超级电脑模组和 JetPack SDK，意在让未来数十亿嵌入式装置拥有感知及推论功能。
宏观来看，NVIDIA 更重要的目标是建立“端到端”学习架构，从架构到设计、系统、中介软件与系统软件一应俱全，最佳化整体平台建置，加速业界采用自家解决方案。
不过，科技大老们当然不会让 NVIDIA 专美于前，在人工智能战场上着墨甚多的 Intel，也趁著这次 CES 提出自家“GO 无人驾驶解决方案”，内含从软件到硬件的技术支援，包括旗舰级处理器、FPGA 芯片技术、固态硬盘、Nervana 人工智能平台等。
Intel 整合 Nervana 技术，与 NVIDIA 一较高下
有了智能手机芯片市场失利的前车之鉴，Intel 在人工智能领域有输不起的理由。
Intel 虽然在 CPU 上有无可撼动的技术高度，但在人工智能使用的神经网络需要即时处理大量影像、图片等资讯并自我学习的需求下，单线程处理 CPU 的优势就尚嫌不足。为此，Intel 不只透过收购 Altera，进攻 FPGA 获得可编程芯片的弹性，还收购深度学习芯片商 Nervana，靠其特殊设计的 ASIC 芯片技术──Nervana Engine 开发新产品，向 NVIDIA 联盟叫阵的意味浓厚。
从芯片架构看，Intel 在人工智能领域既具备 CPU、FPGA，又拥有 ASIC 等多种产品方案，确有挑战 NVIDIA 如日中天声势的能力，可看性十足，不过其产品能否真有其宣称的优异表现，仍待今年上市后揭晓。
（Source：shutterstock）
除了 NVIDIA 和 Intel 之外，其他厂商也无不积极抢进且多有斩获。事实上，网络巨擘 Google、Facebook、Microsoft、Amazon、百度等也都早就展开探索，甚至 Google 已成功开发出客制化的机器学习加速器芯片──TPU，叱咤全球围棋界的 Alpha GO 背后就有这款芯片参与。
而全新运算架构的芯片如 IPU（智慧处理器）、DPU（数据流处理器），还有 Qualcomm 开发的 NPU（神经处理器）也将相继出现，未来也可能颠覆传统的电脑架构，冲击现有领导厂商的布局。
人工智能时代已然降临，谁胜谁负？这场战役令人期待。
拓墣产业研究院隶属于集邦科技，是最前端的科技调研组织，以新兴科技推广为己任，如果对人工智能领域有更多兴趣，可参考拓墣报告：
- 人工智能商机庞大，引爆新一轮处理器技术激烈竞争
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（首图来源：NVIDIA）
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