科技猎虽然谷歌和黄仁勋博客互怼，但英伟达最大的敌人从来都不是谷歌的TPU
即使是在刚刚过去的移动互联网时代，人们都很难想象到谷歌和英伟达这两家公司会有什么交集。可到了人人高举AI大旗的今天，这二位从某种程度上坐上了对家。
就在几个月之前，在英伟达刚刚发布新一代GPU后的第二天，谷歌就在I/O大会上推出了第二代TPU。此前四月份时，谷歌还和黄仁勋在博客就芯片的事儿撕了一场。
可这并不意味着双方从此就会成为敌人，这一点从他们在人工智能产业的布局上就可见一斑。
谷歌：买买买
先说谷歌，谷歌在人工智能上的动作此前已经讨论过很多。从布局而言，可以用三个字来总结：买买买——频繁的并购、投资各种体量的人工智能企业。到如今谷歌已经买下了足足18家。
（部分被谷歌买下的AI企业）
不过谷歌的购买倾向也是有迹可循的，从Deepmind到Moodstocks，这些企业遍布人工智能各种应用领域，虽然少有成熟的商业化产品，但其研发成果十分显著。总之，谷歌买的是技术、买的是脑子。
至于芯片，谷歌虽然处处说自己自己的TPU比GPU强多少，但目前谷歌还没有把TPU往出卖的意思。甚至在谷歌计算引擎和谷歌云机器学习上还用着英伟达的Tesla P100。
英伟达：一切为了更好的卖货
英伟达被看做最先靠人工智能赚到钱的公司之一——在其他人还在投资人工智能的时候。好看的财报和股价之外，英伟达在对外口径中也越来越强调自己是一家人工智能企业。
既然开了这个口，那也少不了对人工智能的投资。就在最近，英伟达还买下了以色列一家网络安全公司Deep Instinct，算上之前的Fastdata、Datalogue等等，英伟达也收购/投资了八家左右的企业，投入不算小了。
英伟达的收购标准也非常清晰：
你的业务得用上GPU，最好现在就在用了。比如Deep Instinct，用的就是基于GPU的神经网络实现恶意软件识别的专利技术。包括做实时流数据处理的Fastdata，也开发了了被称为FDIO引擎的高性能计算（HPC）软件，利用GPU大规模并行处理数据的能力为运动中的数据进行实时在线处理。
总之，这八家企业几乎每家都有明确的商业方向，甚至拥有稳定的业务流。也就是说，相比技术，英伟达购买的是人工智能的商业场景。
加上英伟达和各种汽车厂商的合作，甚至将AI计算能力作为PaaS推出，目的都很明显：我非常支持AI的发展，因为这可以帮我把芯片卖出去。
不管英伟达在外面如何强调AI二字，在本质它依然是一位非常优秀的硬件供应商。有亚马逊、微软两家的云计算撑腰，又笼络住了特斯拉，加上自己不断的投资并购，谷歌凭着一个TPU恐怕很难触碰到英伟达的奶酪。
那英伟达的对手究竟是谁呢？
Intel？这的确是一位有足够威胁力的对手，可在人工智能细分领域中却并非如此。丰富的芯片种类正在减少着人类对中央处理器的依赖，而传说中的Xeon Phi芯片新产品、适合AI计算的处理器也要等到年底甚至明年才能面世。
IBM？传说中有神经突触系统的TrueNorth芯片仅仅存在传说中，而5纳米芯片还要等到2020年再量产。
AMD？还是先和IBM打一架再说吧。
那么貌似无敌的英伟达最大的敌人是谁？我想应该是未来吧。
现在的人工智能发展就像2000年以前个人计算机，没能想象到它未来的发展会是什么样。而人人都以为打败3.5英寸软盘的会是5.25英寸软盘，谁能想到现在说起软驱都像是上世纪的中古词汇呢。
当年Sony将自己的大名印在了每一张软盘上，而今天它卖的最好的硬件是PS4。
比如现在不管是GPU还是TPU，都利用高度的计算能力训练机器学习的推理，可谁知道未来会不会真的出现能应付一切的终极算法？大大降低机器学习的训练需求，从而提高GPU的应用成本。
或者一段时间内极大运算量的机器学习一直寻找不到大规模普及的商业场景，人们对于速度的追求达到阈值，综合性价比看来，GPU不一定是最好的选择。而以上的名单中，都可能有人半路杀出来夺走英伟达现在拥有的一切，智能芯片、类脑芯片，指不定哪个就让GPU变成3.5英寸软盘。
所以英伟达没有谷歌那么充裕的时间，耐心的等着麾下的技术企业长到成熟。英伟达应该做的，就是趁着自己暂时领先的时候尽可能的把优势换成出货单，卖芯片，卖PaaS，卖给软银、卖给收购的企业、卖给车企。
当然，英伟达也知道人工智能不是自己的全部，这正是英伟达的聪明之处。投资的Fastdata、Datalogue等等企业在业务上都属于加快大数据处理速度的云计算+，只不过我们总愿意用人工智能四字为英伟达的一切行为加持。
所以，仅仅因为投资了几家企业、开办了一个人才培训计划就把英伟达叫做人工智能的变革者实在是没有必要，用“会抓住机会的聪明硬件供应商”来形容或许更加合适。
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