為了在人工智能市場搶占更大的份額，英偉達和 Alphabet 這兩家公司結成了意想不到的對手。到目前為止，Alphabet 一直在谷歌云平臺使用英偉達的 GPU 加速其各種 AI 應用，但現在看來，這家巨頭很是有意自己單獨切入這塊有著巨額利潤的空間。

就讓我們仔細看看英偉達和谷歌在人工智能上的淵源，以及可能產生的影響。

谷歌揭幕 TPU 第二代，在谷歌云平臺構建機器學習超級計算機

Alphabet 在去年谷歌 I/O 大會上推出了自己的 AI 芯片——張量處理器 TPU。TPU 被廣泛用于各種應用，包括優化搜索和語音識別的結果，在 Alphabet 的數據中心里也有使用。

與此同時，谷歌也在云計算平臺使用英偉達的 Tesla GPU，幫助用戶訓練模型。例如，2016 年 11 月，英偉達就對外公布了，谷歌選擇使用英偉達的 Tesla P100 GPU 和 K80 加速器為谷歌計算引擎（Google Compute Engine）和谷歌云機器學習用戶提供 AI 服務。

但是，在今年 5 月 I/O 大會上，谷歌推出第二代 TPU，并且通過云服務供用戶使用，此舉震驚了科技界。在今年 4 月發布的一篇官方博文中，谷歌表示 TPU 比當前的 CPU/GPU 速度快 15~30 倍。

第一代 TPU 只加速推理，但現在第二代 TPU 新增了訓練的功能。不僅如此，谷歌的用戶還能通過專門的網絡，在云端利用 TPU 構建機器學習的超級計算機。

事實上，谷歌宣布自己已經成功將某些 AI 模型的訓練時間縮短到幾個小時，以前這樣的模型用市售 GPU 需要一天時間來訓練。

到今年年底，當谷歌 TPU 推出時，這可能意味著谷歌和英偉達在 AI 芯片上關系的終結。

英偉達：用開源來反擊

英偉達的回應是，谷歌在比較 TPU 相對于 GPU 的速度時，沒有與最新的 Pascal 架構比較，而是選擇了較早的 Kepler GPU。

此外，英偉達也沒有閑著，宣稱即將上市的 Volta GPU 加速深度學習的性能會更好。

實際上，英偉達不僅僅定位于硬件供應商，這家公司正在開發一個名叫英偉達 GPU 云（NVIDIA GPU Cloud，NGC）的服務，將配套提供 GPU（比如英偉達基于 Volta 的 Tesla V100）和英偉達深度學習庫。

英偉達采取了與谷歌不同的方式，專注將 AI 計算力作為平臺即服務（platform-as-a-service）來提供。

谷歌不會對外出售 TPU，而是用 TPU 驅動自己的Google Compute 平臺。因此，英偉達目前還無需擔憂失去谷歌這一客戶。另一方面，Volta GPU 平臺已經開始具有商業吸引力，亞馬遜已確定在今年晚些時候 V100 芯片上市后立即購入。

英偉達的另一個優勢在于，谷歌還沒有決定要開源 AI 框架，因此 TPU 的用戶被鎖定在谷歌的平臺上。而英偉達支持各種不同的云平臺，包括亞馬遜、微軟、谷歌、IBM，給了用戶在云服務供應商（CSP）方面更多的選擇。

此外，英偉達 CEO 黃仁勛還出了一個狠招，他在公司官方博文中寫道，要開源英偉達的深度學習加速器。“不需要再來人投資打造會推理的 TPU，我們這里免費提供——由世界上最好的芯片設計師設計。”

相對于局限在谷歌云服務中的 TPU，英偉達的開源讓其產品成了 CSP 巨頭，比如亞馬遜和微軟的選擇。同時，谷歌云平臺還不如亞馬遜和微軟的云平臺那么成功，而這也將限制谷歌云平臺的發展。