- Google日前宣布推出該公司第二代“特殊應用集成電路”(ASIC)芯片，將用于加速該公司機器學習(ML)演算處理，此即Google第二代機器學習專用芯片“TPU”，隨著Google在發展人工智能(AI)上似乎是要以開發ASIC芯片途徑為主，其他同樣正在發展自有AI技術的亞馬遜(Amazon)、Facebook、微軟(Microsoft)、阿里巴巴、騰訊及百度是否也會跟進Google腳步，以及對當前全球AI芯片發展處領導地位的NVIDIA、超微(AMD)
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Google AI
- Google和微軟都曾以發明創新的軟件發家壯大，但是這些軟件使用的芯片的設計開發卻都是出于他人之手。隨著AI越來越重要，技術行業的基礎“硅芯片”正在發生著變化，隨之制造商們也開始按耐不住啦!
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微軟 Google AI
- 導語：“新架構的芯片才可以更快地進行人工智能的復雜訓練。但是數據從哪里來?阿里巴巴、谷歌這些公司，都是數據的大玩家。”
每年Gartner發布的技術成熟度曲線(TheHypeCycle)都備受市場關注，也成為企業做出重大投資決策的風向標。技術成熟度曲線又稱技術循環曲線、光環曲線、炒作周期，指的是企業用來評估新科技的可見度，利用時間軸與市面上的可見度(媒體曝光度)決定是否采用新科技的一種工具。
未來10年最具破壞性技術
2017年，Gartner發布的新興技術曲
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人工智能 TPU
- 截止北京時間6月26日，蘋果總市值達到7691.13億美元，依舊是全球市值最高公司。這與他的業績也十分匹配。
據研機構Gartner公司最新公布的2016年營收前100大IT公司排名資料顯示，蘋果公司(Apple)2016年營收雖較2015年年下滑7.2%，但仍以2181億美元，續居全球所有IT公司之冠。
橫向對比看，2016年蘋果營收依舊強勁，不但比排名第三的三星電子1,391億美元還要高出56.8%，也比排名三與四的Google與微軟營收之和1,758億美元，要高出24.1%。
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蘋果 Google
- 先前Google在年度開發者大會上，推出了結合人工智能(AI)與影像識別技術的Google Lens，著實令外界耳目一新，當市場上的討論大多聚焦于Google Lens在手機上的應用之際，有評論卻認為，Google Lens的可能性其實更為博大精深，未來物聯網(IoT)中數以兆計的各式傳感器，或有機會透過使用少量的通用傳感器來實現。
Computerworld報導指出，在4年前崛起的IoT概念中，原本預期人們的生活周遭將充斥著大量傳感器，如今隨著AI及機器學習等技術的進步，情況可能將有所改變。從
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Google 傳感器
- 據外媒報道，Google 正準備做一個使用機器學習來擴大探索醫療健康的大型實驗。如果成功，將幫助保護數百萬患有糖尿病患者免于陷入失明等并發癥。
去年，Google 的研究人員宣稱，他們已經在訓練圖像識別算法來檢測與糖尿病相關的眼病。研發的軟件用以檢查患者視網膜照片，從而發現微小的動脈瘤，這是糖尿病視網膜病變(簡稱「糖網病」)的早期階段，如果未經治療就會導致失明。
在前幾天的「WIRED 商業大會 2017」上，Google 的一個項目負責人表示，該技術正開始應用到印度的
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Google 人工智能
- 日前Google針對資料中心市場推出自家晶片Tensor Processing Unit (TPU)，專門應付處理大量數據需求。評論指出，Google之所以推出該技術，主要出發點在于追求效能、降低耗能與帶領其他業者一同加入打造TPU的行列。
據Network World報導，過去由IBM大型主機與升陽(Sun)伺服器處理的資料中心工作量自從受到諸如Google等云端業者帶動后，更讓英特爾(Intel)的PC硬體將其普及化，不過，日前Google公布自家TPU效能與架構詳細研究報告后，上述情況恐將
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Google AI
- 2017臺北國際電腦展COMPUTEX 2017已經于5月30日開幕。英偉達的創始人兼CEO黃仁勛在AI論壇上發表了演說，談到了英偉達的人工智能規劃。
今年5月9日，英偉達公布了第一季度的財報，第一季度營收19.4億美元，同比跳漲48.4%，凈收入5.07億美元，比去年同期跳漲126%。其中，游戲顯卡業務營收占了總營收的53%，仍然是英偉達的主力軍。但是數據中心業務收入翻倍至4.09億美元，汽車業務收入也增長了24%至1.4億美元。從去年起，數據中心和汽車業務加速發展，為提振股價起到了重要作用。
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谷歌 TPU
- 科技巨擘之間的合作向來難料，Google和Intel的此番CPU合作，算是一次針對Nvidia此前在GTC 2017大會上展露風頭的間接回應。
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Google 云計算
- Google當年以32億美元現金收購家用聯網裝置新創公司Nest Labs，最近還有不少媒體提起。雖然Nest已經因為旗下的智能產品而獲得大肆宣傳，但有些人指稱，對一年前才價值8億美元的小公司來說，32億美元是非常慷慨的高價。但或許更重要的是，Google以往的記錄良好，市場成功、設計能力強大，工程人才濟濟，為何選擇以收購的方式進入物聯網(IoT)?
也許那是因為，要透過聯網裝置創造有機成長，真的很困難。它需要以迄今為止幾乎沒有大企業成功做到的方式，鏈接實體產品和軟件經驗，也就是為了整合而設計。
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Google 物聯網
- 谷歌花了十年打造服務器中心，處理每日數十億次的網絡搜尋需求。 如今谷歌更進一步，自行研發專屬芯片--Tensor Processing Units (TPU、見圖)，加快機器學習腳步，并宣稱TPU性能優于CPU、GPU。
CNBC、TechCrunch報導，谷歌17日在I/O開發者大會，發布第二代TPU，處理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU，顯示該公司不想倚賴其他業者，打造核心的計算基礎設施。 當前谷歌使用Nvidia的GPU處理機器學習工作，倘若谷歌繼續自行研發芯片，可能會沖擊Nvi
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谷歌 TPU
- 谷歌一年一度的開發者大會Google I/O是公司一年內最大的盛會，也是公司發布Android系統最新功能的時候。但是今年的Google I/O大會在本周三開幕的時候，情況可能會跟往年有些不同，人們最想知道的和討論最多的可能是谷歌在人工智能領域推出的最新項目。
如果你在過去的一年里一直有所留意的話，你就會注意到谷歌似乎對人工智能特別感興趣，它幾乎把人工智能技術應用到公司的各個角落和各款產品，比如搜索結果、聊天應用、Google Assistant、Google Home等等。
從谷歌首席執
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Google AI
- 都說創業維艱。但做芯片初創企業更是難上加難。大多數風投家都不愿意碰這個東西。因為芯片的研發成本極其高昂，而且生產也會面臨巨大挑戰，因為很少有設備制造商愿意在未經驗證的技術上面冒險。
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Google TPU
- 網路巨擘Google日前指出，該公司的Tensor處理器(TPU)在機器學習的測試中，以數量級的效能優勢超越英特爾(Intel)的Xeon處理器和Nvidia的繪圖處理器(GPU)。在一份長達17頁的報告中，Google深入剖析其TPU和測試基準顯示比目前的商用芯片更快至少15倍的速度，并提供更高30倍的效能功耗比(P/W)。
去年五月，Google宣布其ASIC設計是為了加快各種應用在其納米中心服務器的推論作業。現在，該公司將在今年6月的一場電腦架構大會中，透過一篇論文首度公開對于此芯片及其效
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