自ChatGPT掀起AI
智能机器人大战，各家大厂无不摩拳擦掌。目前AI模型训练与部署市占率超过九成的英伟达（Nvidia），股价自年初暴涨近一倍，反观也是AI技术推动者的Google，虽然在过去十年取得不少AI重大突破，却在这波智能
机器人吃了亏。
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2月8日Google举办技术发表会，分享AI如何整合至搜索引擎，但示范新型智能机器人Bard时被问到「韦伯太空望远镜（JWST）的新发现有哪些？」Bard却答非所问，且答案还是错误的，表示「太阳系外行星的第一张照片，是由韦伯望远镜拍摄」，实际照片是欧洲南方天文台（ESO）的甚大望远镜（VeryLargeTelescope）拍摄。这起乌龙导致Google母公司Alphabet股价一度重挫达8%。
不少专家表示，Google虽然有很多AI发明，但商业化脚步却严重落后。Google这场AI大战的第一个策略是不断发表AI新品，证明Google在AI领域依然有竞争力。
Google推号称性能优于英伟达的AI超级电脑、投入更多人力开发智能机器人
Google从2016年就开始研发TPU（TensorProcessingUnit，张量处理单元）AI芯片，也以4千个TPU打造新超级电脑TPUv4，2020年开始运作，训练Google的AI模型PaLM超过50天，和OpenAI的GPT模型打对台。
4月Google论文指出，TPUv4和GPT模型的NvidiaA100芯片制造的同类型机器相比，TPUv4运作速度快1.2~1.7倍，耗电量却少1.3~1.9倍。「性能、扩展能力和实用性，都让TPUv4成为AI大型语言模型的主力。」Google研究人员表示。
Google的AI大战第二策略是调整组织架构，投入更多心力到智能机器人Bard技术。3月中副总裁暨GoogleAssistant业务负责人萧茜茜（SissieHsiao）写了一封标题「语音助理和Bard团队的变化」的公开信，表示将以Bard为发展优先，「目的是为了确保抓住机会，今年Google会比以往会给消费者更多有影响力的产品。」
之后GoogleAssistant部门也传出走马换将，由任职16年的商务部门副总裁派雅许·蓝詹（PeeyushRanjan）接手主管。这起人事案彰显Bard技术将整合至相似产品。
Google大动作进逼，仍难撼动英伟达的两个原因
优势一：技术领先
就算Google动作频频，也很难撼动英伟达AI芯片的主导地位。原因之一，就是英伟达技术仍领先。Google研究员透露，自豪的TPU并没有和英伟达最新AI芯片H100比较。H100因为推出时间较晚，制程也更先进，自然让TPU相形见绌。
学术界、研究实验室、业界人士组成的AI领袖联盟推动、标榜中立公平的MLPerf全行业AI芯片测试证实，英伟达H100芯片运作速度明显比上一代快许多，「性能是A100的4倍。」英伟达执行官黄仁勋在部落格强调，下一代生成式AI需要新AI基础设施训练高效能的大型语言模型。
即便Google光互连（opticalinterconnect）技术有优势，能用光纤和其他光传输介质在电脑元件和子系统间快速交换资料，但GlobalData半导体市场分析师麦克·奥梅（MikeOrme）指出，英伟达H100芯片运算速度可抵消Google的优势。
优势二：生态系布局更早也更广
第二个原因是，英伟达进入市场够早，早成为训练AI模型必备品。大型科技公司若想AI武器竞赛抢得先机，往往会抢购数千颗英伟达A100芯片如OpenAI，为了训练GPT-4模型，斥资1亿美元买1万颗英伟达A100GPU高级芯片。英伟达目标是发展通用芯片，重视产品适用性，生态系布局也会与Google有差异。
这场AI芯片大战，短期看是英伟达占上风。但Google能否迎头赶上，值得持续关注。
