一批创业公司都在开发硬件设备，这些硬件将在人工智能的基础上建立起来
今年所有的目光可能都注视在nvidia上，它的股价发生了很大变化，在很多方面都有着巨大的需求：游戏、对数据中心的兴趣的增加以及它在ai中的主要潜在应用。
尽管nvidia的股价和以下图表可能是2017年更令人瞠目结舌的部分之一，但更令人瞩目的是，ai继续朝着无所不在的科技领域前进，在人工智能领域可能会有一些更微妙的事情发生，产生一些更深层次的影响。
今年，出现一批创业公司都在开发硬件设备，这些硬件将在人工智能的基础上建立起来，将获得大量的资金。其中一些创业公司远没有接近大规模的安装基础(或者还没有运送产品)，但在融资方面似乎已经没有问题了。
寻求优化推理的过程和机器培训练，有图像和语音识别等过程的两个关键部分，初创公司试图找到方法来挑选这些过程，这将使其更快、更节能，并且通常更适合下一代人工智能驱动设备。 gpu不再是我们习惯于使用cpu的传统计算架构，而是成为处理人工智能处理所需的快速计算的硅片之一。这些初创公司认为他们可以做得更好。
在进入初创阶层之前，让我们快速回顾一下前面提到的nvidia图表，以了解这里发生的事情的规模。在今年年底，nvidia的股价上涨了近80%，到2018年：
很自然地，可能会看到一大群初创企业正在考虑在nvidia在人工智能市场上潜在的遗漏。当然，投资者也会注意到这一点。
从去年看来，ai芯片产业似乎还不像今天那样明显。尽管如此，nvidia在gpu市场上的主导地位显然表明这将是一个蓬勃发展的空间。然后《福布斯》在今年8月份的报道中表示，该公司价值近9亿美元。
在7月份由atomico牵头的3000万美元融资之后不久，graphcore公司在今年11月宣布了由红杉资本(sequoia capital)领导的新一轮5000万美元融资。graphcore仍然像cerebras systems一样，但在市场上还没有像nvidia这样的产品。然而，这家初创企业能够在一年能够筹集到8000万美元，尽管是硬件创业公司面临着比软件建设更多的挑战。
与此同时，国内的人工智能创业公司也出现了大量的资金投入：阿里巴巴将资金投入了一家名为cambricon technology的公司，据称该公司价值10亿美元。英特尔在horizon robotics上投资1亿美元，本月初，一家名为thinkforce的创业公司筹集了6800万美元。
前谷歌工程师运营的初创公司groq从社会+资本那里筹集了大约1000万美元，这在上面列出的一些创业公司中似乎金额又很小。而另一家芯片制造商mythic公司筹集了930万美元的资金。
所以我们可以看到，不仅仅有一两家，已经有很多初创公司为这个类似领域开展了业务，其中许多已经筹集了数千万美元，其中至少有一家创业公司的估值在9亿美元左右。这些硬件初创公司，又可能是下一代硬件，需要更多的融资。但这仍然是一个不容忽视的空间。
除了初创公司，世界上一些规模比较大的公司也在寻求创建自己的系统。谷歌今年早些时候在五月份宣布推出下一代tpu，用于推理和机器训练。苹果为其下一代iphone设计了自己的gpu。这两者都将大大调整硬件以满足其特定需求，例如google云应用程序或siri。英特尔还在10月份表示，将在2017年底之前推出新的nervana nueral网络处理器。去年8月份，英特尔以3.50亿美元的价格收购了nervana。
所有这些都代表了创业公司和大公司的巨大努力，每个公司都在寻找自己对gpu的理解。但是，对于已经开始将开发人员锁定在其平台(称为cuda)的nvidia可能是一个更加困难的任务。对于那些试图将自己的硬件推向狂野并让开发人员加入进来的创业公司而言，这将是双重的。
nvidia在这一领域仍然是一个明确的领导者，像自动驾驶汽车等这样的设备越来越重要。但是随着我们进入2018年，可能会开始对这些初创公司是否有机会取代nvidia有更好的了解。未来，创造速度更快、功耗更低的芯片或许才可以进入物联网领域。
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尽管nvidia的股价和以下图表可能是2017年更令人瞠目结舌的部分之一，但更令人瞩目的是，ai继续朝着无所不在的科技领域前进，在人工智能领域可能会有一些更微妙的事情发生，产生一些更深层次的影响。
今年，出现一批创业公司都在开发硬件设备，这些硬件将在人工智能的基础上建立起来，将获得大量的资金。其中一些创业公司远没有接近大规模的安装基础(或者还没有运送产品)，但在融资方面似乎已经没有问题了。
寻求优化推理的过程和机器培训练，有图像和语音识别等过程的两个关键部分，初创公司试图找到方法来挑选这些过程，这将使其更快、更节能，并且通常更适合下一代人工智能驱动设备。 gpu不再是我们习惯于使用cpu的传统计算架构，而是成为处理人工智能处理所需的快速计算的硅片之一。这些初创公司认为他们可以做得更好。
在进入初创阶层之前，让我们快速回顾一下前面提到的nvidia图表，以了解这里发生的事情的规模。在今年年底，nvidia的股价上涨了近80%，到2018年：
很自然地，可能会看到一大群初创企业正在考虑在nvidia在人工智能市场上潜在的遗漏。当然，投资者也会注意到这一点。
从去年看来，ai芯片产业似乎还不像今天那样明显。尽管如此，nvidia在gpu市场上的主导地位显然表明这将是一个蓬勃发展的空间。然后《福布斯》在今年8月份的报道中表示，该公司价值近9亿美元。
在7月份由atomico牵头的3000万美元融资之后不久，graphcore公司在今年11月宣布了由红杉资本(sequoia capital)领导的新一轮5000万美元融资。graphcore仍然像cerebras systems一样，但在市场上还没有像nvidia这样的产品。然而，这家初创企业能够在一年能够筹集到8000万美元，尽管是硬件创业公司面临着比软件建设更多的挑战。
与此同时，国内的人工智能创业公司也出现了大量的资金投入：阿里巴巴将资金投入了一家名为cambricon technology的公司，据称该公司价值10亿美元。英特尔在horizon robotics上投资1亿美元，本月初，一家名为thinkforce的创业公司筹集了6800万美元。
前谷歌工程师运营的初创公司groq从社会+资本那里筹集了大约1000万美元，这在上面列出的一些创业公司中似乎金额又很小。而另一家芯片制造商mythic公司筹集了930万美元的资金。
所以我们可以看到，不仅仅有一两家，已经有很多初创公司为这个类似领域开展了业务，其中许多已经筹集了数千万美元，其中至少有一家创业公司的估值在9亿美元左右。这些硬件初创公司，又可能是下一代硬件，需要更多的融资。但这仍然是一个不容忽视的空间。
除了初创公司，世界上一些规模比较大的公司也在寻求创建自己的系统。谷歌今年早些时候在五月份宣布推出下一代tpu，用于推理和机器训练。苹果为其下一代iphone设计了自己的gpu。这两者都将大大调整硬件以满足其特定需求，例如google云应用程序或siri。英特尔还在10月份表示，将在2017年底之前推出新的nervana nueral网络处理器。去年8月份，英特尔以3.50亿美元的价格收购了nervana。
所有这些都代表了创业公司和大公司的巨大努力，每个公司都在寻找自己对gpu的理解。但是，对于已经开始将开发人员锁定在其平台(称为cuda)的nvidia可能是一个更加困难的任务。对于那些试图将自己的硬件推向狂野并让开发人员加入进来的创业公司而言，这将是双重的。
nvidia在这一领域仍然是一个明确的领导者，像自动驾驶汽车等这样的设备越来越重要。但是随着我们进入2018年，可能会开始对这些初创公司是否有机会取代nvidia有更好的了解。未来，创造速度更快、功耗更低的芯片或许才可以进入物联网领域。
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