AI時代，硬體會不會迎來春天？

01-05

隨著AI的來臨，物聯網、AR、語音識別、服務機器人等等，都需要硬體的支撐。硬體發展會不會呈現互聯網般的浪潮？

謝邀！但是我無法給你一個權威全面的回答，只能從我所從事的工作和所見所聞給你一些我個人的看法。

先說觀點，我認同你的看法但我認為硬體發展的「加速度」比AI興起要早。因為計算能力的提升必然伴隨數據傳輸能力和感知能力的提升。

三者是相互促進和不可或缺的。

舉一個例子（咱們不拿阿爾法狗說事兒，有點心痛）我們中國AI領域全球領先的步態識別要想進入實用離不開基礎網路和採集數據的感測器還有數據存儲。所以前台的AI雖然光芒耀眼，但後台的硬體不可或缺。

我的結論就是你看到的AI發展方興未艾，而後台的硬體已經悄悄迅速發展了數十年，期間計算能力，傳輸能力和感知能力發展上的台階步數比軟體要多幾步；與此同時軟體的新進展對硬體提出了新的需求，需求推動發展，而發展產生需求，這種趨勢是不會停的。題主看到了AI問起了背後的硬體，其實它一直在發展而且因為需求的多樣性也在發展，這個過程是加速的。

以上是個人的一點淺見，希望能幫到你，也期待其他答主的精彩回答！

會的。而且已經是趨勢。。。

具體的說。一些機器學習的構架和庫居然已經能移植到raspberry這樣的微型電腦上了。而raspberry0居然只有口香糖大小。

python這種解釋型語言也將逐步下放到一些開發平台和開發版。現在不就有micropython嘛。

硬體通用化也是趨勢。為啥軟體可以大行其道？python人人都能學。行為大家都有電腦這種平台。代碼移植簡單，通用。現在硬體中也有了arduino這種努力通用代碼的開發環境，擁有不錯的庫管理工具，同一套代碼兼容完全不同構架的單片機(stm32.avr8位當然到現在為止兼容性沒有高到無障礙使用)。這使得嵌入式開發首次以特別大的親和力迅速被很多人熟知。在一些非量產的外包場合，arduino的開發速度極快。

隨著硬體能力不斷提升，離線的智能終端一定會大放異彩。

也許沒幾天就有人搞出c8t6的svm了，再過幾天tensorflow跑在樹莓派5上根本不是問題啊。

謝邀！

題主的硬體，在這裡說的不是很清楚，這裡我理解成人工智慧處理晶元吧。

AI作為下一個科技浪潮，市場和前景自然毋庸置疑。無論雲端還是終端，AI晶元都是必須的。

目前的格局是：

GPU: 英偉達，AMD

FPGA：賽靈思，Altera, Lattice

ASIC: 英特爾，谷歌，微軟，Graphcore,中科院計算所（寒武紀），地平線機器人。。

類腦晶元：英特爾（Loihi），IBM，高通。

因為信息的不對稱，我們一般人很難做到對行業發展的全局把握。比較好的方式就是觀察大公司的動向和資本的流向。

PC 時代的Intel，移動時代的高通，下一個會是誰

現在使用的方案（GPU,FPGA,TPU..），依然需要更強的的晶元來支撐快速發展的AI。對於這個藍海領域，各個廠商自然不會放過這個千載難逢的機會。

英偉達，可以說是自帶先發優勢（因為人們發現GPU恰好能夠訓練模型），但是英偉達一直都在這個優勢的基礎上持續發力。CUDA（統一計算設備架構）這一項技術，累計投入達100億美元。英偉達針對AI的產品線也很多，如TESLA P100 ,DGX-1..這裡也包括應用嵌入式的。除此之外，英偉達開源了其DLA模塊。英偉達今年股票漲了69%了，這個也提一下。

英特爾，這次可以說，英特爾是拼了老命了。2015年，英特爾以其歷史最大金額收購Altera，2016年8月，收購Nervana Systems。推出Loihi神經擬態晶元。英特爾再也不想錯過又一個「移動時代」了。

谷歌，（我最喜歡的公司，哈哈），谷歌積極貫徹了理論與實踐結合的真理，TPU（張量處理器）自己結合著GPU，已經用了好幾年了，但是還沒商業化。2.0版本的快出來了。AlphaGo就是TPU支持的。

說說國內的吧。

華為9月發布麒麟970晶元，裡面的NPU硬體處理單元，使用的是寒武紀1A。寒武紀今年8月A輪就融了1億美元，目前估值10億美金。成為AI晶元全球首個獨角獸。還是挺讓人高興的。

百度和賽靈思共同發布雲計算加速處理器XPU。阿里也在跟進自己的"XPU".以及聚焦於嵌入式人工智慧晶元的北京地平線機器人公司。

所以，AI晶元春天的到來，只是時間問題，相信不會太久。

瀉藥。

硬體的範圍有一點廣，不能一概而論，不好回答。

如果說智能晶元的春天有沒有來，那這個是顯而易見的，而且它已經來了，你看看近年如沐春風的英偉達，股票漲了多少。我司從去年開始發布了大量的基於深度學習的產品，小弟有幸也在裡面做了些微薄的工作，雖然我們用的是別家的晶元，我們是提供解決方案，屬於應用級開發，然而一年來我司的股票也漲了一倍…………(和我沒啥關係)。

智能晶元確實迎來了春天，與此同時參與其中的軟體開發人員也出現了巨大的缺口，其實我們內部有過這種討論。我們的看法是一旦深度學習的一些演算法成熟後，就會有相應的行業規範與協議出來，到那時將不需要那麼多具體做智能演算法的人，那些個cnn，frcnn的演算法將固化為硬體，具體可以參照H264圖像編碼以及通信技術的發展歷程。

所以，後面將是以智能演算法為工具實現各種業務需求的應用級軟體開發的春天，智能晶元還是只會由那麼幾個大廠壟斷。晶元自始至終都在春天裡，畢竟是核心技術。

智能化是電子產品的趨勢,目前做AI硬體的人很多,從IP到產品，但是和早期的互聯網一樣，大部分都會成為炮灰，還記得千團大戰嗎？規模市場的硬體設備終歸是少數大玩家的玩物，小眾市場看天吃飯。將來大放異彩的必定是基於ai硬體開發出來的更智能的軟體，可以參考android app開發者和google的關係。

謝邀

AI的興起，短期會讓硬體復甦，而且也正在復甦。不過從長期趨勢看。只做硬體沒有前途。

AI時代早期的硬體機會

在AI時代早期，硬體是有巨大的機會的，比如說英偉達，一個專門做顯卡晶元的公司，市值這兩年幾乎漲了十倍。

就是因為其在神經網路AI晶元上的先天優勢。我們知道神經網路演算法主要是矩陣（矢量）運算，要晶元能從傳統的位級（線）運算，升級到塊級（面）運算。這其實跟圖象處理運算很相似，因為每張圖像其實都可以看作一個數字矩陣。英偉達在這方面有先天優勢。

硬體價格長期是下降的

只做硬體是沒有前途的，首先過去50年，硬體價格是逐漸降低的。1G硬碟價格由一千萬美元降至現在不足9美分。

同樣以聯想為代表的電腦生產廠商，這兩年的市值也在逐步下降。雖然股市在創新高。

當新興事物興起時，會帶來比較大的溢價和高收益，但只要生態一形成，標準一確立，就會湧進越來越多的玩家，以自動化，規模化，低價格，拉低硬體的毛利率。

只做硬體不能長久

硬體只能提供基礎和通用的計算能力，在AI時侯最重要的還是訓練演算法。這比硬體更重要。比如人和大猩猩的硬體條件差不多，有著99%的基因相似度。是什麼造成了人與猩猩最大的不同？

我認為是思想。是某種未知的微小差別造成神經網路特殊的訓練演算法，因為神經網路每次訓練的結果都不一樣。即便每次訓練只有一點點差別，日積月累下也體現出巨大的智力差異，即便訓練結果附著在相似的硬體（大腦）結構上。

而且也許人與猩猩的智力差距可能沒有我們想像中的大。

只做硬體的公司沒前途

扯遠了，美國歷史上曾經有著一批靠硬體起家的公司，沒轉型的比如說做工作站的SUN已經不存在了。

而最近幾年十做了轉型的，卻還活著。像發明個人電腦的IBM，幾乎把硬體都賣光了，現在靠軟體活得也不錯。HP進行了幾輪裁員，現在也分拆了軟硬體。像APPLE走的是軟硬體結合，而且蘋果的巨大成功絕對不是因為那款基於ARM手機的硬體，如果不是是蘋果在maxOS上的積累和喬布斯在被趕出去時收購的object-c，iphone也不可能在幾年內就研發成功，並形成如果強大的應用生態。

不會。

客戶要的是現成的高性能，可以在嵌入式端運行的具體應用。而不是一個單純的硬體加速器。

演算法供應商要的是成熟，佔有率高的協處理器。而不是一個學習成本極高的玩意。更重要的是，演算法的平台遷移，尤其是圖像演算法的平台遷移，是一個漫長且風險極高的事情。就我的經歷來看，會肯用特定加速器的只有新開發的業務線演算法，還涉及到適配問題。

上家也是準備做深度學習的加速器IP，調研了大半年。然而你只要稍微了解硬體公司做IP的思路就知道他們是不可能做好的。AI硬體化這塊我只看好谷歌和英偉達，因為他們有確實的需求。至於其他家例如寒武紀深鑒之流，也就炒一波熱點，最後變成演算法或IP方案商而已。

樓上還有說機器視覺演算法也能像編解碼那樣固化的。抱歉，這是不可能的。SVM, ADABoost等早已硬體化，但模型訓練，調優等還是要靠樣本，靠對場景理解的。遠不是把一個前向演算法硬體化能解決的。

硬體有春天意味著 AI 時代還沒到。

不會!硬體更加統一化，組裝化，軟體更加更加重要，會出現軟硬體工程師100比1。

這是必然的，AI的發展符合客觀發展規律，勢必帶動相關的行業。

硅膠是關鍵

春天？你明年春天在看還有幾家媒體像現在這麼吹AI的？

這幾年每年媒體都集中炒作一個主題，前年是大數據，去年是VR，今年輪到AI了而已。

硬體或者說物聯網是大前年的主題吧？早過氣了。

明年春天他們就會又換一個主題了，但和硬體關係應該不大。

個人認為不會像互聯網那樣，因為有實物產品決定了硬體門檻比軟體高太多。但是AI的市場足夠養出下一個能夠統治十年的巨無霸企業，現在就看是哪一個有機會了。

謝邀！

這是必須的啊！都是環環相扣，AI的計算需要硬體的支撐哦，數據的採集也是需要硬體支持哦！

可以去看看Nvidia這幾年股票漲了多少，沒前景IBM能投那麼多錢做類人腦晶元？

會，可會了

參照最近內存的漲價幅度……

我們這些攢機玩家能消耗幾兩內存？你說對吧

17年的AI的下場可能比16年VR還要慘

AI 的到來，智能晶元的普及讓我們的生活更加的智能化，市場上相應的大數據學習也逐漸增加，這樣統籌的考慮AI將迎來美好的春天。

說到硬體：智能家居呀、掃地寶、機器人這些都是硬體做基礎、但這些功能的實現有離不來軟體開發和硬體開發、大數據分析；所以想要擁有美好的春天，我們還是需要努力挖掘IT相關人才。

嵌入式開發、 Java開發等