人工智能芯片翻译文章有多快？微软：这才是速度

根据微软表示，目前已经为 HoloLens 眼镜的芯片设计找到解决方案。 未来，将透过额外增加的一套人工智能处理器，可以分析用户在设备上看到和听到的内容，而不是浪费宝贵的时间将数据送回云端，再接结果送回 HoloLens 眼镜上。 现阶段该芯片正在开发中，将用在下一个版本的 HoloLens 上。 不过，微软对此没有给出具体的问世时间表。

事实上，微软极少致力于新处理器的开发上，这次首款为行动设备设计芯片。 而微软会投入此领域的原因，是因为一些企业认定现成的处理器无法充分展现人工智能的潜力，这使得在相关设备上内置芯片变得越来越流行。

而不只微软，之前就有消息指出，2017 年 5 月时苹果就开始测试一款配备有 AI 处理芯片的 iPhone 原型机。 另外，Google 也正在准备推出自己的第 2 版人工智能芯片。 而这些发展都是为了说服消费者购买下一代的电子设备、如手机、虚拟现实头戴设备，甚至是汽车。 而这些设备上的 AI 体验将会是快速的，而且是无缝连接。

市场研究调查机构 Tirias Research 表示，对于一辆自动驾驶汽车来说，没有时间把数据送回云端，再做出决定。 因为，自动驾驶汽车的数据量是巨大的，用户无法把所有的数据都发送到云端处理。 这也显示，设备内建人工智能芯片的时代将会逐渐来到。 预计到 2025 年，与人们互动的每一款设备中都将内置人工智能。

另外，多年来包括英特尔（Intel）和其他公司所制造的中央处理器已经为世界的小型电子设备和服务器提供了足够的动力和智能。 但是，就当前人工智能的迅速发展来说，很大程度上依赖于藉由分析模式和学习模式来模拟人脑的神经网络，而过去用于个人计算机和服务器的通用芯片，并不是为了快速处理多个问题而设计的，所以并不能满足人工智能对运算上的需求。

因此，近几年来，微软一直在开发自己的芯片，并且为其 Xbox Kinect 影像游戏系统开发了一款动作追踪处理器。 还有，为了在云端服务领域与 Google 和亚马逊公司合作，微软也使用了可编程的 「程序设计序列」 来释放自己在人工智能领域的专长，以应对现实世界的挑战。

如今，微软向英特尔子公司 Altera 购买芯片，并透过软件对芯片加以调整，在适应自身的需求后，这种芯片的能力是独一无二的。 2016 年，微软在一次展示实力的过程中，就曾经使用了数千个这样的芯片，将所有英文维基百科翻译成西班牙语，其中包括 500 万篇文章、30 亿字，用的时间仅不到十分之一秒。

根据微软的计划，在下一步为软将让它的云端运算客户来使用这些芯片，用以加速自己的人工智能功能。 该服务预计将在 2018 年推出后，客户可以使用它来处理巨量数据中辨识图像工作，或者使用机器学习的算法来预测客户的购买模式。

不过，除了微软之外，包括亚马逊也使用了可编程的「程序设计序列」，并计划使用一种由辉达 （Nvidia） 设计，名为 Volta 的新型芯片，藉该芯片可用于培训亚马逊的人工智能系统。 在此同时，Google 也已经建立了自己的人工智能半导体内容。 这项名为 Tensor 的处理单元，已经提供给客户使用。 因此，即便在内部制造芯片的代价高昂，但是微软却别无选择。 因为在技术变化太快，又客户需求快速提升的情况下，没有进行发展，微软很容易就看不到领先者的车尾灯。