专栏观察

英伟达与微软同天谈AI 不仅仅是巧合

 

文/易北辰频道 Jared

在2017 GTC(GPU技术大会)的主题演讲环节,英伟达首席执行官黄仁勋的主题演讲,由始至终都在围绕一个关键词:AI。

而在同一天的微软年度Build大会上,微软也展示了其新型人工智能应用程序,它可以接进互联网“云”服务,甚至是利用附近得机器进行运算。

英伟达和微软在同一天不同的地方都在谈论AI,难道只是巧合吗?

一定不是!

如今,全球IT正在由移动互联网时代向智能物联网时代演进,人工智能技术方兴未艾。据研究机构IDC预计,各行各业对认知系统和人工智能的广泛采用,将使全球在这两方面的投入从2016年的近80亿美元提升至2020年的470多亿美元。

可以毫不夸张地说,IT变革已来,2017年人工智能正式进入产业化元年。相信在不久的未来,在众多科技的推进下,AI很快就能飞入寻常百姓家,走进我们的生活当中。

无处不在的AI

AI说起来好似很复杂,存在于无形,让我们难以琢磨。

事实真的如此吗?其实,人工智能就跟机器人一样,一点都不神秘,遍布在生活各处,只是与大众期望的高度还相去甚远。比如,你打车背后有人工智能、你点外卖背后有人工智能、你淘宝买个东西有人工智能、甚至你坐高铁也是人工智能在服务。

随着技术的不断发展,人工智能正逐渐在人类家居中立足,数字助手为你解答问题,控制家电或灯泡等连接设备。

英伟达AI雄心勃勃

黄仁勋围绕AI滔滔不绝地讲了两个多小时,同时还通过新品的发布和Demo,以及与合作伙伴的成果展示,言明了对AI的雄心勃勃。

不得不说,在此次的GTC大会上,英伟达可谓是怒刷存在感,不仅现场四处都会看到采用英伟达芯片的公司和产品。而且英伟达还动作频频:

发布2017年第一季度财报;

财报显示,2017年今年第一季度,营收19.4亿美元,同比增长48%,公司净收入增加到5.07亿美元,比2016年第一季度的2.08亿美元增长了一倍之多。

推出AI芯片怪兽Tesla V100

这款AI芯片采用的是台积电的12nm Finfet工艺,有210亿个晶体管,比一年前英伟达宣布的拥有150亿晶体管Pascal处理器还要强大,同时Tesla V100具有5120个CUDA处理内核。

推出英伟达 DGX-1;

共有8块Tesla V100组成,黄仁勋宣称它可以代替400台服务器。

推出GPU Cloud平台;

定义为AI云计算平台,这也是第一个混合深度学习云平台。

宣传2017年将通过英伟达深度学习学院培训10万名开发人员;

将与日本汽车制造商丰田合作,为其提供人工智能硬件及软件技术,致力于在未来几年内提升自动驾驶系统的性能并推进商业化进程。

……

总之,从中不难看出,英伟达对人工智能的故事已经驾轻就熟了。

事实上,自2016年以来,英伟达就借着AI的东风大放异彩,并把自己定位为一家人工智能公司,加上行业对处理深度学习问题(如自主驾驶和语音识别)GPU的需求不断增加,并使英伟达的业务增长迅猛。

微软的AI布局

无巧不成书,西雅图同步举办着微软Build。人工智能执行副总裁及研究员Harry Shum表示,微软会将其所有产品和服务与人工智能相接,从而使平台上的开发者在产品中加载定制功能。

众所周知,微软在AI也已布局良久。

远的不说,单就回顾近两年的微软Build大会,也都有提到人工智能这一概念,比方说2015年说到云计算有“机器学习支持”、2016年提出“构建智能的云平台”。

2016年9月,微软还宣布组建新的“微软人工智能与研究事业部”,将原有的和“人工智能研究部门”合并,致力于推动微软人工智能的技术研究和应用推广。

今年,微软终于为自己的人工智能提出正式命名:微软AI,并号称要提供为每位开发者、每个机构、每个平台、每个人服务的人工智能,强调人工智能技术应用的广泛性和高度定制化。

微软发布了一个概念产品Workplace Safety,并且播放了一个Demo,来传达,有了这个产品,你可以在搜索现实世界里面的人、物、活动,还能根据安全需求,给他们制定规则。

微软高管描绘了一个不远的未来:联网人工智能设备,如建筑工地的摄像头,可以在线向工人提示危险,哪些工具可用,或者哪些活动未经授权。

只不过,从Demo来看,这个产品更像是会时时刻刻监视自己的人工智能“监工”。这是要搞事情呀。

一场变革继续加速

似乎没有一家科技企业不说自己在搞AI。现在,我们再将目光移回国内,不少企业在AI也有建树:暴风推出了“AI+电视”;腾讯宣布任命语音识别技术专家俞栋博士为AI Lab(人工智能实验室)副主任,并成立美国西雅图AI实验室;百度改了沿用17年的使命,强调未来重心依然是AI……

可以说,人工智能的产业化是“AI+垂直行业”的一场变革,正迅速展开,且将继续加速。想要在AI领域取得更好成绩的,只有不断推出性能更强的深度学习硬件平台,并且不断迭代更新与之匹配的算法,方可立于不败之地。

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