[根据谷歌的内部测试，第二代芯片针对机器学习的训练速度能比现在市场上的图形芯片（GPU）节省一半时间]
　　北京时间5月18日凌晨，谷歌I/O2017开发者大会召开，作为当今世界软件开发者为重要的几大会议之一，本届大会聚焦Android系统、VR/AR、人工智能、无人驾驶等多个领域。在会议之初谷歌宣布“我们已经从移动优先转移到人工智能优先”。
　　与以往更加注重软件不同，今年谷歌开发者大会亮眼的部分在硬件，谷歌CEO桑达尔·皮查伊（SundarPichai）宣布谷歌正式推出第二代专注于人工智能的TPU（张量）处理器。这也与谷歌“人工智能优先”（AIfirst）和成为真正云计算供应商的战略相符。
　　TPU是谷歌自主研发的一种专为AI运算服务的高性能处理器。新发布的这款第二代TPU芯片，不仅加深了人工智能在学习和推理方面的能力，而且谷歌是认真地要将它推向市场。根据谷歌的内部测试，第二代芯片针对机器学习的训练速度能比现在市场上的图形芯片（GPU）节省一半时间。
　　谷歌云计算团队首席科学家、斯坦福大学AI实验室主管李飞飞表示：“这些TPU可提供惊人的128万亿次浮点运算，它们是专为驱动机器学习技术的芯片。”
　　虽然谷歌表达了人工智能芯片和其他芯片的差别，但是这一举动还是将威胁到英特尔、英伟达这些行业主要芯片供应商的市场地位，这两家公司的芯片都已经被应用于人工智能领域。
　　英伟达目前是图形芯片GPU的主导者。公司近期发布了新一代GPU，取名为Volta，处理数据的性能与谷歌CloudTPU不相上下。由8块这样的芯片组成的Volta模块的售价高达14.9万美元，英伟达将于今年第三季度开始发售此类芯片。
　　Gartner分析师盛陵海对第一财经记者表示：“目前从机器学习领域来看，英伟达的GPU为‘暴力’，速度快；如果不需要那么快的情况下，英特尔也可以。不过现在芯片已经升级到应用判断的阶段，谷歌的这款芯片号称性能好。”
　　谷歌没有透露这款芯片的价格，也没有透露谁会去生产这款芯片以及何时上市。到目前为止，谷歌仍在采购英特尔和英伟达的芯片。随着谷歌越来越趋向于自主开发芯片架构，未来或将为自己省下数十亿美元的芯片支出成本。
　　谷歌表示，这款新的人工智能芯片不会卖给数据中心基于其他芯片制造商服务器上的公司，比如戴尔。此外，为了让人工智能开发者更好地享受TPU所带来的性能红利，谷歌还正式推出了CloudTPU云计算服务，用户可以租用。至于收费也可能采取和原本GPU运算服务相同的收费模式，按分钟来计价。
　　“本质上来讲，TPU是一个用于机器学习的超级计算机。”谷歌首席技术官UrsHolzle表示，“我们的目标是要提供好的云服务。”根据SynergyResearchGroup的数据，去年谷歌云服务的增长超过80%，不过在公有云市场，亚马逊仍然垄断了40%的份额，而且份额还在持续增长。谷歌在云服务市场排名第三。
　　为了和亚马逊以及微软竞争，谷歌特别强调设备的性能。谷歌表示：“单个CloudTPU设备由4块芯片组成，比IBM的深蓝超级计算机的速度要快1.2万倍。”谷歌计划制造1000套CloudTPU系统，为那些愿意公开分享自己研发工作细节的AI研究人员提供支持。
　　谷歌进军以AI为重点的硬件和云服务领域，部分原因是受其自身业务加速的驱动。谷歌已经在使用AlphaGo深度学习系统TensorFlow为搜索、语音识别、翻译以及图形处理等提供支持。
　　谷歌已经宣布了多个AI研究计划，包括努力开发能够学习如何从事耗时工作的算法以及微调其他机器学习算法。同时，谷歌还在为医学图像分析、基因组分析以及分子发现开发AI工具。
　　Gartner分析师盛陵海对第一财经记者表示：“现在的AI芯片还是聚焦在处理大量数据并进行判断，是建立在人的训练的基础上的，通过大量数据的对比，用机械的方法来选择概率大的结论。但是未来的想象空间很大了。”