几年前，谷歌开发了一种新型的电脑芯片，以为其巨大的人工智能系统供电。这些芯片被设计用来处理复杂的过程，一些人认为这将是计算机行业未来的关键。

周一，这家互联网巨头表示，将允许其他公司通过云计算服务购买这些芯片。谷歌希望在芯片上建立一个称为张量处理单元（也可以叫做TPU）的新业务。

谷歌的举措凸显了现代科技的建设和运营方式的一些重大变化。谷歌是设计人工智能芯片的运动先锋，这是一项全球范围的推广活动，包括数十家初创公司，以及英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)和英伟达(Nvidia)等。

如今，像谷歌、亚马逊和微软这样的公司不仅仅是大型互联网公司。他们也是大型硬件制造商。

作为一种降低成本和提高数据中心的效率的方式，谷歌在这些大型设备中设计了许多硬件，从计算机服务器到连接这些机器的网络设备。其他互联网巨头也做了同样的事情。

网络设备地址：https://www.wired.com/2015/06/google-reveals-secret-gear-connects-online-empire/

其他互联网巨头举措地址：https://www.wired.com/2012/11/amazon-google-secret-servers/

除了位于数据中心的TPU芯片，该公司还为其智能手机设计了一款人工智能芯片。

手机人工智能芯片地址：https://techcrunch.com/2018/02/05/the-pixel-2s-visual-core-photo-processor-now-works-with-instagram-whatsapp-and-snapchat/

现在，谷歌的新服务专注于教计算机识别物体，这被称为计算机视觉技术。但Stone说，随着时间的推移，新的芯片也将帮助企业建立更广泛的服务。

去年年底，为了加快无人驾驶汽车的研发，Lyft开始测试谷歌的新芯片。

Lyft希望利用芯片加快开发无人驾驶汽车的系统，比如识别街道标志或行人。“训练”这些系统可能需要几天时间，但是在新芯片的帮助下，人们希望将训练时间减少到数小时。

谷歌的TPU芯片被安置在其数据中心内。该公司在价值数十亿美元的数据中心内设计了许多硬件，以降低成本和提高效率。

从谷歌助理（可以识别Android手机语音指令的服务），到谷歌翻译(将一种语言翻译成另一种语言的互联网应用)，TPU芯片加速了人工智能的发展。

这一举措减少了谷歌对英伟达和英特尔等芯片制造商的依赖。它们也设计了自己的服务器和网络硬件，减少了对戴尔、惠普和思科等硬件制造商的依赖。

这使得成本降低，这对于运营大型在线业务是必不可少的，Casey Bisson说，他帮助监督一个名为Joyent的云计算服务，该服务由三星所有。有时，构建高效服务的唯一方法是构建自己的硬件。

新的人工智能浪潮，包括像谷歌助手这样的服务，是由“神经网络”驱动的，这是一种复杂的算法，可以通过分析大量数据来自主学习任务。例如，通过分析一个老客户支持电话的数据库，神经网络可以学会识别与智能手机通话的命令。但这需要强大的计算能力。

工程师通常使用图形处理单元或者GPU来训练这些算法。这些芯片大多由英伟达提供，最初是为游戏和其他图形软件设计的。

在设计自己的人工智能芯片时，谷歌试图超越这些以图形为导向的芯片，加快人工智能进展速度，并吸引更多的企业加入云服务。

与此同时，谷歌减少了对英伟达的依赖性，并有能力与芯片供应商协商更低的价格。

“谷歌已经变得如此庞大，投资芯片是有意义的，”Fred Weber说。他曾在芯片制造商AMD担任首席技术官10年。

这并不意味着谷歌将停止从英伟达和其他芯片制造商那里购买芯片。但它正在改变市场。“谁在购买，谁在卖，已经发生改变了，”韦伯说。

多年来，谷歌甚至曾考虑过设计自己版本的英特尔芯片的可能性。

韦伯先生和其他业内人士质疑谷歌是否会这样做，因为一个CPU非常复杂，要设计和维护其中的一个芯片会更加困难。但去年秋天在旧金山的一个私人活动上，加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)的计算机科学教授David Patterson（他目前在谷歌的芯片技术公司工作）被问到公司是否会在研发芯片方面有长远的计划。

“这不是很复杂的事，”他说。