《纽约时报》9 月 16 日报导，科技产业板块正出现剧烈变化。辉达（NVIDIA Corp.）首席执行官黄仁勋日前在受访时表示，现在有点像是互联网刚开始的时候。由黄学东（Xuedong Huang）所领导的微软（Microsoft）语音辨识研究团队利用辉达所开发的芯片，在一年内就达到辨识准确度超越普通人的境界。黄学东说，微软如果没有这项武器（基础设施），至少得花上 5 年的时间才能获得相同的成果。
英特尔（Intel Corp.）在两年前斥资 167 亿美元购并现场可程式逻辑闸阵列（FPGA）厂商 Altera。报导指出，微软利用 Altera 的 FPGA 芯片协助改善 Bing 搜寻服务的机器学习算法。丰田研究所（Toyota Research Institute，TRI）首席执行官 Gill Pratt 指出，能够将运算工作分散至微小低耗能芯片的机器，就能以接近人类大脑的方式进行运作，因为能源效率是大脑正常运作的关键。
机器智慧开发主要分成两个阶段：1. 透过现代机器学习技术，利用大量样本数据对算法进行训练；2. 在需要解读现实世界数据的终端应用中执行算法。第二阶段也被称为“推理”，在装置内执行推理有许多好处，包括降低延迟、功耗和避开隐私问题。
Movidius（英特尔旗下公司）总经理 Remi El-Ouazzane 曾表示，Movidius 神经计算棒内建的“Movidius Myriad 2 觉处理单元（VPU）”提供强大且有效率的表现，可以在 1 瓦的功率下提供超过每秒 1,000 亿次浮点运算性能、以便直接在装置上执行即时深度神经网络。他说，这使得许多 AI 应用都能在离线状态下部署。
英特尔 2016 年 9 月宣布收购行动图像处理技术开发商 Movidius Technology。Movidius 与英特尔旗下现有资产的结合将使得全球半导体龙头得以在电脑视觉、深度学习解决方案（从装置到云端）领域处于领先地位。
英特尔并于 2016 年 8 月宣布购并一家名为 Nervana Systems 的人工智能新创企业。同年 5 月，英特尔宣布收购电脑视觉（CV）技术公司 Itseez Inc.。Itseez 可协助客户创造出自动驾驶、数位安全与监控等创新深度学习 CV 应用产品。
英国《电讯报》“Telegraph Money”专栏 8 月 13 日列举 7 档自驾车、AI／机器学习、机器视觉、大数据概念主要受惠股，当中提到赛灵思（Xilinx）所生产的芯片就是负责机器学习过程中的推论部分。
赛灵思表示，伙伴厂商利用 FPGA 芯片进行基因体定序与优化语音辨识所需的深度学习，察觉 FPGA 的耗能低于 GPU 且处理速度较快。相较于 GPU 只能处理运算，FPGA 能以更快速的速度一次处理所有与 AI 相关的资讯。（日经亚洲评论）
（本文由 MoneyDJ新闻 授权转载；首图来源：shutterstock）
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