5个热搜，看2019全球AI这一年

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　　文/Han涵

　　来源：涵的硅谷成长笔记（ID:HanGrowth）

　　Hey，这里是Han，新年好！

　　今天，送给大家一个礼物。我带来一篇硬核的，超长6500字科技干货文给你。 希望你能有所收获，开启全新一年！

　　这一年，作为“第四次工业革命”技术核心之一的AI，依然是全球科技热点，而且似乎更热了。 

　　你看，在刚刚过去的NeurlPS2019，以13000人参会、1428篇论文发表，创造了历史新高，AI领域人才济济，生态蓬勃。

　　这一年的AI发展方向，可以说，更加深入到各行各业，也更加贴近人们的衣食住行。你看，各种微博热搜，其实都和AI脱不开关系。

　　今天，我就通过5个热搜，带你看看今年全球AI的发展热点吧！

　　#谷歌实现量子霸权# 看AI的算力提升

　　10 月 23 日，随着《自然》杂志150周年刊发布，谷歌宣布实现了“量子霸权”。

　　谷歌使用54 量子比特的量子处理器「Sycamore」，用时200秒，就完成了世界上最强超级计算机 Summit 需要 10000 年才能完成的计算任务 —— 对量子电路随机采样。

　　消息一经公布，立刻成为全球科技最大热点。

　　AI的产业发展有三大要素：算力、算法和数据，而“量子计算”将会解锁人类计算能力的新世界，为AI打开全新维度的可能性。

　　也因此，谷歌从13年前就开始布局量子计算，后来则成立了GoogleAI Quantum团队专门探索。

　　量子霸权的实现，虽然按照Pichai的话来说，还是“HelloWorld”级的计算任务，但这也足以让2019年成为AI算力发展史中，重要的一年。

　　如果说“量子计算”实用还很遥远，那在更靠谱的算力提升方面，2019年也是进展颇丰。业内的进步主要在两个方面：芯片研发以及新的云计算中心。

　　芯片方面，学界和工业界，都在探索更多的可能性。

　　比如，更通用。

　　8月1日，《自然》杂志介绍了，来自中国团队的“天机”AI芯片架构。由清华大学主导，中外多所大学联合研究，结合了类脑计算的AI算法，成功驱动了自动驾驶汽车。这项成绩，展现了一种实现终极“通用”AI的可能性。

　　还有，更大只。

　　同在8月，CerebrasSystems在硅谷推出了Wafer-Scale Engine (WSE) —— 史上最大AI芯片，比普通芯片大56倍，1.2万亿个晶体管。而后，也随即推出了搭载WSE的全新深度学习计算机CS-1。这样的超级计算机，为大型AI问题提供了新的算力，训练时间将大幅缩短。

　　以及，更专注。

　　11月，在英伟达和高通早就上线人工智能专用芯片（TPU）之后，英特尔终于也推出了，解决复杂深度学习计算问题的处理器NervanaNNP。百度则研发了中国首款云端全功能AI芯片“昆仑”，并基于此于12月上线昆仑云服务器，同时支持飞桨在内的主流AI框架/平台。

　　而在边缘设备上，则更加“专”。7月，百度遵循“软件定义芯片”的全新设计思路，发布了专为远场语音交互打造的百度鸿鹄芯片，主要用于车载语音交互、智能家居等场景。可以说，无论在边缘设备还是服务器上，专用AI芯片的配置已成标准。

　　云计算中心方面，主题则是利用AI优化AI专用的云计算中心。

　　随着AI需求的加大，对算力的要求不断提升，现有的机房已经无法满足计算所需。根据IDC预测，到2020年底，世界将有55%企业的数据中心将因此被迫更新或优化。

　　制冷和节省能源方面，是其中重要一环。根据Gartner分析，到2020年底，随着AI计算需求密度的增加，将会有30%的数据中心不再有经济价值。

　　今年初，工信部也联合各有关部门，发布《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，明确指出，到2022年，中国数据中心能耗需达到世界先进水平，大型和超大型数据中心设计电能使用效率值不高于1.4。