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TeslaGPU，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TeslaP100GPU和K80加速器為谷歌計算引擎（GoogleComputeEngine）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KeplerGPU。

此外，英偉達也沒有閑著，宣稱即將上市的VoltaGPU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（NVIDIAGPUCloud，NGC）的服務，將配套提供GPU（比如英偉達基于Volta的TeslaV100）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GoogleCompute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，VoltaGPU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。