亚马逊正在研发一款人工智能(AI)芯片，主要用于亚马逊 Echo 和基于亚马逊 Alexa 虚拟助手的其他硬件设备。
知情人士称，这款芯片将极大提高基于 Alexa 的硬件设备的数据处理能力，从而让这些设备更迅速地响应用户。
此举让亚马逊成为继谷歌和苹果之后，又一家自主研发人工智能芯片的大型科技公司。这些科技公司之所以这样做，是为了实现自家产品的个性化。但对于英特尔和英伟达等传统芯片公司而言，这并不是一个好兆头：因为他们的客户就要变成竞争对手了。
亚马逊和谷歌自主研发芯片还让我们想起了科技市场的早期状况。当时，IBM 和 Sun 等大型科技公司涉足各个领域，包括开发自家芯片和软件。但在过去的几年，为了实现产品个性化，苹果开始研发自家芯片，从而降低了对外部合作伙伴的依赖。
事实上，在过去的两年，通过收购和招募人才，亚马逊已经在“偷偷地”研发芯片功能。2015 年，亚马逊斥资 3.5 亿美元收购了以色列芯片厂商 Annapurna Labs。当时，亚马逊并未透露收购这家公司的用意何在。但去年，Annapurna Labs 对外宣布，正在研发一系列芯片，主要用于数据存储设备、WiFi 路由器、智能家居设备和流媒体设备。
而知情人士日前称，如今 Annapurna Labs 正在为基于 Alexa 虚拟助手的硬件设备研发人工智能芯片。
对此，亚马逊拒绝发表评论。
此外，亚马逊去年 12 月底还以约 9000 万美元的价格收购了家用安防摄像头开发商 Blink，这也在很大程度上提升了亚马逊的芯片设计能力。Blink 最初开发用于视频压缩的芯片产品，后来转型生产基于这些芯片的摄像头。
调研公司 Paysa 数据显示，包括 Blink 在内，亚马逊在美国拥有 449 名拥有芯片技术特长的员工。此外，还有 377 个相关职位空缺。亚马逊已经启动招聘工作，并从英特尔、微软、苹果和高通等公司吸引了不少优秀人才。
开发一款基于人工智能算法的芯片，能让基于 Alexa 的硬件设备对于消费者而言更具吸引力。因为它意味着这些设备将具备更强的处理能力，无需把所有任务都推向云端。
当前，亚马逊 Echo 内置的芯片相对简单，允许用户通过“Alexa”语音唤醒设备。之后，Echo 会将用户发动到亚马逊的云端服务器处理。这就会造成一定的延迟，也为黑客拦截通信提供了可乘之机。
语音处理技术初创公司 Babblabs CEO 克里斯o罗文(Chris Rowen)称 ：“如果将大部分语音识别任务留给设备自身处理，那用户体验将显著提升。此外，硬件成本也会大幅降低。我认为，这是大势所趋。”
另外，亚马逊旗下云服务部门“Amazon Web Services”(AWS)也在招聘芯片工程师。业内人士称，这意味着亚马逊还在为其 AWS 数据中心的服务器开发人工智能芯片。
据 LinkedIn 信息显示，AWS 已至少招聘了芯片初创公司 Tabula 的 9 位前工程师。Tabula 创建于 2003 年，主要开发“现场可编程门阵列”(FPGA)芯片该公司于 2015 年倒闭。目前，AWS 数据中心服务主要使用 Xilinx 公司的 FPGA 芯片。
目前在 AWS 任职的其中一位 Tabula 前高管是兰迪o黄(Randy Huang)，职位是首席工程师。在 Tabula，兰迪o黄是芯片架构团队的负责人。知情人士称，兰迪o黄正在招募更多相关人才。
对于亚马逊开发人工智能芯片事宜，兰迪o黄尚未发表评论。如果亚马逊真的在为数据中心开发人工智能芯片，则也是在跟随谷歌的脚步。
2016 年，谷歌发布了一款名为“Tensor Processing Unit”的处理器产品，基于深度学习算法。谷歌当时表示，该芯片将驱动谷歌的一系列服务，包括搜索、街景(Street View)、图片和翻译等。
谷歌自从 2013 年就在研发这款芯片，谷歌曾在一份声明中称：“这种局面在 2013 年变得更加迫切，当时我们意识到，快速增长的神经网络计算需求需要我们将数据中心的数量提高一倍。”
对于英特尔和英伟达而言，亚马逊自主研发数据中心芯片是一个不小的威胁。当前，英特尔控制着服务器主芯片市场 98% 的份额，而英伟达则为这些服务器开发与英特尔主芯片协同工作的人工智能芯片。
FPGA 芯片授权初创公司 Flex Logix Technologies CEO 杰夫o泰特(Geoff Tate)称：“如果这种趋势持续下去，英特尔等传统芯片公司就会遭遇许多麻烦。将来，数据中心所有者将自主研发芯片，与当前的芯片供应商相竞争。”
当前，大约有数十家初公司人工智能在研发芯片。他们正在吸引许多投资者的兴趣，有几家公司甚至在没有发布产品的情况下就已经融资 1 亿多美元。但是，他们可以争取的客户非常有限，尤其是在数据中心市场。另外，市场也容纳不下更多的芯片初创公司。
一家人工智能芯片初创公司的 CEO 称：“如今，几乎每一个大型数据中心的使用者都在研发自己的人工智能芯片。该问题看起来很简单，但事实上，要达到一定的性能是非常复杂的。”
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