写于 2017-05-07 04:30:10| 澳门金沙官方手机版| 奇点
<p>深度学习是一种基于人工智能的技术,需要更高的计算机能力和速度来支持最新的算法,正在推动许多初创公司开发专门针对AI的芯片</p><p>根据“纽约时报”的报道,风险投资家现在已经将注意力转移到芯片创业公司,以帮助他们开辟新的收入来源,并成为这一新兴领域的主导力量</p><p>纽约时报报道称,近45家创业公司参与开发可以处理一系列任务的芯片,从语音识别到提升自动驾驶汽车的硬件要求</p><p>虽然初创公司可能无法挑战英特尔,高通和Nvidia等芯片巨头的主导地位,但他们的重点将是寻找利润以使其业务盈利</p><p> 2017年,风险投资公司在这些初创公司中投资超过15亿美元,其中五家每家筹集超过1亿美元</p><p>与2015年相比,这几乎是投资的两倍</p><p>“机器学习和人工智能重新开启了有关如何构建计算机的问题,”多年来曾帮助监督Google全球基础架构的Bill Coughran,现在是Sequoia的合作伙伴,硅谷风险投资公司告诉纽约时报</p><p>芯片初创公司的出现恰逢谷歌,微软和其他互联网巨头为开发面部识别,语音命令和设计响应应用程序所做的努力,这些应用程序需要为系统提供大量数据</p><p>最近进入游戏的英特尔最近收购了Nervana,这是一家拥有50名员工的硅谷公司,以4亿美元的价格从零开始开发AI芯片</p><p>不久之后,另一家硅谷创业公司Cerebras聘请了五名Nervana工程师,因为他们也在寻求开发一种AI芯片</p><p>根据“福布斯”报道,Cerebras在2018年初之前筹集了超过1亿美元</p><p>除了两家中国政府支持的公司Horizo​​n Robotics和Cambricon之外,其他提出类似数额的公司还包括硅谷公司Graphcore和Wave Computing</p><p>然而,战斗似乎并不局限于神经网络或人工智能</p><p> Graphcore正在开发包含更多RAM的芯片,以减少数据交换</p><p>其他公司正致力于通过增加芯片和数据网络之间的数据流来更快地帮助数据交换</p><p> “这不只是关于构建芯片,而是关注这些芯片如何连接在一起以及它们如何与系统的其他部分进行通信,