另外，采用自主的AI芯片也可以给百度的服务带来较大的差异化，提升核心竞争力 。虽然，在此次大会上，百度并未详细介绍“昆仑”的何时量产，但是不难预见的是，未来在百度自己的数据中心/服务器当中将会逐步部署自己的AI芯片来替代传统的服务器芯片 。需要补充说明的是，这里说的替代传统的服务器芯片是指在AI运算上的替代 。
未来通用型的CPU肯定会持续存在的，只不过针对性的AI加速计算会被ASIC替代 。但对于复杂的条件和分支预测，通用类型数据运算还是需要CPU的 。比如，一些手机SoC当中虽然集成有专用的AI内核（比如麒麟970的NPU），但是其主要还是只能针对一些特定的AI算法进行加速，而对于其他的一些通用型的数据运算还需要依赖于SoC当中的CPU、GPU来实现 。
8年的努力，“昆仑”终成事实上，百度很早就开始了基于云端AI芯片的研究 。早在2011年起，百度就开始基于FPGA研发AI加速器，并同期开始使用GPU，从而满足深度学习运算的需要 。在过去几年中，百度对FPGA和GPU都进行了大规模部署 。2013年1月，百度正式宣布成立深度学习研究院（IDL），李彦宏亲自担任院长 。
同时，百度也在美国建立了“深度学习研究中心” 。2014年5月，百度在美国硅谷成立硅谷人工智能实验室（AI Lab） 。同年7月，百度又成立大数据实验室 。去年，百度AI技术平台体系AIG成立，开始进一步深度整合包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术 。去年8月，百度在美国Hot Chips大会上与赛灵思合作发布XPU，它是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片 。
开发者只能用汇编语言，根据百度研究院的说法，其效率与CPU相当 。百度还在一个月后推出FPGA/GPU云服务器 。此外，百度去年还发布DuerOS智慧芯片，但这款芯片由紫光展锐RDA5981集成，采用了ARM公司mbed OS内核及其安全网络协议栈 。在去年9月，百度高级副总裁王劲在接受采访时就透露，百度已经打造了FPGA版的百度大脑，性能远超此前的版本 。
而这个项目则源于2012年，当时面对百度大脑对计算能力的强烈需求，百度就开始决定自主设计深度学习专有的体系结构和芯片 。百度总裁张亚勤也表示，人工智能算法、万物互联、超强计算推动云计算发生质变，进入以ABC（AI、Big Data、Cloud Computing）融合为标志的Cloud 2.0时代 。即将AI计算、大数据计算、云计算开始融合到一起 。
而在这种趋势之下，采用定制型的AI芯片来应对这种融合型的需求也是必然 。百度也强调，其AI芯片“昆仑”是一款全功能AI芯片，针对语音、NLP、图像等方面进行了专门的优化 。据百度介绍，“昆仑”是百度在大规模AI运算实践中催生出的芯片，基于百度8年的CPU、GPU和FPGA的AI加速器的研发，20多次迭代而生 。
百度称，其AI芯片战略将以开放生态合作的方式来有条不紊地推进 。未来，百度将面向智能汽车、智能设备，语音图像等更多场景，持续打造AI时代的中国“芯”力量 。至此，随着百度自主研发的云端AI芯片“昆仑”的发布，再加上百度AI开放平台、自动驾驶开放平台Apollo、智能语音开放平台DuerOS、深度学习开源平台PaddlePaddle、百度大脑等底层技术开放平台，百度的AI生态已经形成了一个完整的开放的“闭环” 。
阿里玄铁芯片打破ARM架构垄断？玄铁芯片和麒麟芯片哪家强？
两个比较其实没有实质意义 。目前arm仍处垄断地位，这一地位短期内不会有变动，甚至随着苹果桌面处理器也采用arm架构，arm垄断地位进一步加强 。玄铁用的开源RISC-V还有漫长的路要走，目前可以说在手机端应用有了一个好的开端 。但阿里毕竟不做手机，玄铁短期内也不具备与麒麟竞争的实力 。另外制造工艺和EDA软件才是重中之重，一旦玄铁具备与高通竞争的实力，很有可能又被霉国制裁 。
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