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谷歌发言人证实，谷歌已将负责制造人工智能芯片的工程团队转移到Google Cloud，此举可能使该云部门在向企业销售人工智能软件方面，与规模更大的竞争对手微软（Microsoft）和亚马逊网络服务（Amazon Web Services）相比更具竞争力。
这一举动是谷歌对微软和OpenAI的回应的最新迹象，后者成功推出的ChatGPT（一种聊天机器人，现已并入微软的必应搜索引擎）威胁到谷歌长期以来在搜索领域的主导地位。本周，谷歌还合并了其两个人工智能研究实验室——DeepMind和Google Brain，以加快其人工智能研究的速度。
Google Cloud的首席执行官Thomas Kurian一直在向谷歌的高层施压，要求他们提供更多资源，以更好地装备自己的部门，与OpenAI和微软Azure云业务推出的人工智能软件竞争，AWS很快也将推出人工智能软件。微软云服务提供基于ChatGPT的软件，可以自动执行某些业务任务，例如快速创建复杂的网站和应用程序。与此同时，AWS上周宣布，计划通过其云端提供几种人工智能模型，包括内部和人工智能初创公司开发的大语言模型。
谷歌长期以来一直在开发用于机器学习等人工智能任务的芯片，称为“张量处理单元”（tensor processing units，简称TPU），该芯片既在内部使用，也通过Google Cloud向客户销售。负责设计芯片的工程团队隶属于谷歌的核心系统组，负责谷歌关键服务（如搜索和YouTube）运行所需的软件和硬件。除了设计芯片之外，该团队还开发了用于运行芯片的软件TensorFlow。TensorFlow支持谷歌现有产品中的AI元素，如网络搜索和广告定位。
周四，谷歌将TPU和TensorFlow团队转移到Google Cloud，在那里他们将由Amin Vahdat领导，再向Kurian报告。该团队将与Google Cloud现有的Cloud AI团队合并。
该团队此举旨在提高Google Cloud向租用其服务器的公司销售人工智能芯片的能力。它还旨在帮助Google Cloud开发更有市场的人工智能云端服务，就像微软和OpenAI已经开始销售的那种。Vahdat目前负责谷歌的另一项工作，即为其云服务器开发定制芯片，与传统服务器相比，这种芯片消耗更少的电力，并提供更高的处理速度（包括一些机器学习任务）。
Google Cloud已经有一个专门向云端客户销售芯片的团队，但这次重组将所有与TPU相关的工作交给了一个负责人。目前，许多公司和初创公司急于开发新的人工智能软件，这些软件依赖于专门的计算机芯片，主要是英伟达（Nvidia）生产的图形处理单元（graphics processing unit）。
据此前报道，所有主要的云端提供商都限制了对这些芯片的访问。微软正在内部团队中分配硬件。与此同时，微软正在开发自己的人工智能芯片雅典娜（Athena）。
没有人能保证谷歌能够增加TPU的销量。大多数开发人员更喜欢使用英伟达的芯片，因为该芯片制造商的专有软件被广泛使用，人工智能开发人员需要使用该芯片。相比之下，谷歌的TPU是为内部目的而构建的，使用的是为谷歌定制的软件。这可能会对谷歌说服其他公司使用TPU构成挑战。上个月，Google Cloud取得了一场胜利，Midjourney是一家开发自动生成逼真图像的人工智能的关键初创公司，该公司表示，它一直在使用基于云的TPU来训练其机器学习模型。
与此同时，Alphabet周四在一份证券备案文件中披露，该公司正在调整各业务之间的成本分配方式，大幅减少Google Cloud报告的亏损。谷歌首席执行官Sundar Pichai希望Google Cloud能够成为公司继搜索广告和Google Play移动应用商店之后的第三个利润中心。Google Cloud是谷歌内部最大的独立部门，拥有约5万名员工。
ChatGPT的诞生，引发了一波人工智能热潮，Google Cloud也开始越发重视研发和销售人工智能芯片，微软和亚马逊也纷纷开发人工智能软件。而在人工智能中，自然语言处理占据了重要地位。如果你想踏入数据科学领域，就应该准备好掌握你在大学课程中错过的新技能，积极学习自然语言处理等技术，成为一名成功的数据科学家，以满足当前AI行业的最新需求。那么除了大学，还在哪里能学习这些必备技能呢？如果你想系统地学习自然语言处理，了解这项AI技术的更多应用，那千万别错过的MarTechApe携手谷歌美国软件工程师、东南亚独角兽公司Grab的资深数据科学家共同打造的《Python自然语言处理课程》，教你从0到1地学会应用超级广泛的NLP技术！
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