人工智能的未来已经到来。 从根据历史天气趋势和未来预测调整自己的智能家居恒温器，再到根据您的购买历史提供相关购物建议的智能手机应用程序，我们许多人甚至都没意识到这些其实就是AI。
现有技术的变化
虽然AI芯片的制造肯定需要开发新技术和硬件，但还有许多现有技术需要进行调整以允许AI芯片可能产生的信息和数据的涌入。
例如，您拥有的几乎所有电气设备中都有电路板：
“在印刷电路板上行驶的数据就像是道路上的汽车，”Millennium Circuits Limited的Dan Thau说。 “太多的数据传输将导致交通拥堵，信号将被延迟。”“有些特殊材料具有低损耗，高速运转能力，”他解释说，“但材料供应商必须继续推动发展，开发新材料以适应更高的数据速度。”
从本质上讲，电路板（以及我们小工具中的其他常见电子元件）将不得不发展，以适应数据繁重，这也就是为什么很多人工智能公司争相开发AI芯片。
正在铺路微软
毫无疑问，微软是当今人工智能领域的巨头之一。 他们目前正在研究几种不同的芯片和平台，以补充他们目前的硬件选择。
微软已经专门为第二代HoloLens设备设计了一个AI芯片。 作为增强现实领域的一个突破性小工具，HoloLens与下一代人工智能之间的结合有可能将技术进一步推向理想的主流。
在最近接受CNBC采访时，微软公司设备副总裁Panos Panay表示计划进一步扩展和扩展其他产品线和硬件系列。 可能的候选人包括Microsoft Xbox One游戏机，他们流行的Surface平板电脑以及他们的任何其他笔记本电脑或台式机。
互联网巨头进入
但是AI游戏中还有其他玩家。 Facebook和英特尔最近联手推出了他们的AI技术品牌 - 他们准备在2017年底之前发售他们的第一批新的AI驱动芯片。
该芯片被称为Intel Nervana神经网络处理器，从各种来源获取灵感和技术 - 包括2016年收购Nervana Systems。行业专家对这样的突破表示乐观，因为它可以使企业更容易接受大数据并采用标准来处理和管理大量信息。
例如，沃尔玛目前依靠Nvidia芯片来提供运行深度学习算法和高级数据分析所需的处理能力。 Nvidia - 专注于图形处理单元或GPU，用于高端视频游戏 - 并不是为关键任务基础设施和利用下一代AI的系统提供动力的最佳选择。
不幸的是，目前市场极为有限。 组织没有选择明确设计用于人工智能和大数据处理的系统，而是别无选择，只能使用临时措施和临时解决方案。 虽然它有效，但这些变通办法绝非理想。
谷歌发布自己的TPU以及Egde TPU
TPU是针对TensorFlow上的机器学习工作负载量身定制的定制应用专用集成电路（ASIC）。 虽然第一代TPU仅用于推理，但Cloud TPU适用于推理和机器学习培训。Cloud TPU采用四个定制ASIC构建，可提供强大的64 GB高带宽内存和180 TFLOPS性能。去年，谷歌宣称它的TPU比现代GPU和推理CPU快15到30倍，并且TOPS / Watt测量值提高了30-80倍。
在旧金山Google Next会议的主题演讲中，Google Cloud的物联网副总裁Injong Rhee宣布推出两款新的AIY项目主板 - AIY Projects Edge TPU Dev Board和Edge TPU Accelerator 围绕谷歌新推出的专用边缘TPU。
颠覆未来 - 一次一个智能AI芯片
从推动PCB的生产到在增强现实中发挥不可或缺的作用，下一代人工智能有可能彻底改变我们所知道的生活。虽然所涉及的技术仍然非常复杂，即使对于专家来说，微软，英特尔，Facebook和Unicorn等公司的突破只是未来更大事件的开端。
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