巨头的未来AI之战：微软向左走2B 谷歌向右走2C( 三 )
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微软从2012年开始 ， 就已经将云与AI的芯片战略押注在更为灵活的FPGA芯片上 。 而这也是促使英特尔在2015年斥资167亿美元收购FPGA芯片巨头Altera的重要原因 。 过去几年 ， 英特尔凭借着一系列数百亿美元的重大收购(Altera、Nervana、Movidius、Mobileye) ， 为自己在AI时代卡住了一个重要身位 。
微软在云端的深度学习平台是基于英特尔的FPGA芯片 ， 在移动端的Windows ML平台也是基于英特尔的Movidius VPU芯片 。 虽然英特尔也曾宣布与Facebook合作打造AI芯片 ， 但近期的系列迹象显示 ， Facebook正在组建自己的AI处理器研发团队 。
相比之下 ， 微软与英特尔在AI时代的利益绑定的更加紧密 。 微软在AI领域的拓展 ， 也意味着英特尔AI芯片的拓展 。 从某种意义上说 ， 微软与英特尔这对PC时代的黄金搭档 ， 在AI时代又再度携手 ， 共荣共进 。
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今年的三大开发者大会 ， 还剩下6月份的苹果WWDC 。 苹果的AI战略基石显然是超过13亿的iOS用户以及相关的海量用户数据 。 去年苹果在WWDC上发布了Core ML机器学习框架 ， 首次展示了自己在人工智能领域的规划 。 由于苹果DNA高度强调数据安全和用户隐私的 ， 使得苹果把自己的AI平台锁定在了移动设备本身 ， Core ML的机器学习都在iOS设备本地完成 。 这是一把双刃剑 ， 虽然保证了数据安全 ， 但也是一种运算能力的限制 ， 对移动端芯片提出了更高的要求 。
虽然微软和谷歌也有自己移动端的Windows ML和TensorFlow Light框架 ， 但这并不是两大巨头的AI战略核心；他们的机器学习框架是和自己的云平台深度绑定 。 面对微软和谷歌的云AI战略 ， 苹果是否还会继续坚持机器学习的本地化？下个月就会见分晓 。
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