Google是互聯網公司中投資芯片最早，布局最為全面的。谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）表示，AI是谷歌的未來，不僅僅是將人工智能的功能整合進每一款產品中，而是通過那些人工智能技術的產品來激發更大的市場。

對谷歌來說，硬件不僅只是為了賣產品，同時也在不斷學習如何在硬件中更好的集成人工智能技術。Pichai說：“如果你不能將這些東西集成到一起，就很難推動未來的發展。”從根本上說，他對每一款硬件產品都會進行“如何通過人工智能進行改善”這樣的思考。他不想讓人工智能成為一種額外單獨的功能，而是希望能夠從根本上改變每款產品。

谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊

谷歌是互聯網公司中接入較早，布局最為全面的一家公司。

1、2015年，谷歌在Google I/O 上宣布自行打造了機器學習處理器 TPU（Tensor Processing Unit）;而在美國時間 9 日的 Google Cloud Next 云端大會上，Google 再宣布，為了云端平臺的安全性，他們自己設計了名為 Titan 的安全芯片。

2、2017年5月18日，據technologyreview報道，谷歌發布了更為強大的芯片和以機器學習為基礎的超級計算機，推出了第二代TPU可以兼顧深度學習推理和訓練，并且還在手機Pixel 2中也部署了自己設計的IPU用以加速圖像處理相關應用。

在應用層面，第一代TPU沒有特別提到組合應用、集群應用的功能，而且自身沒有存儲空間，第二代在發布會上，直接展示了一個包含64顆二代TPU pod運算陣列，這個運算陣列，最多可以為單個ML訓練任務提供每秒11.5千萬億次的浮點計算能力，大大加速機器學習模型的訓練。

3、2018年1月，谷歌又挖來了蘋果公司的一位知名芯片設計師約翰·布魯諾（John Bruno），加快消費類設備的芯片研發設計，比如其自家的Pixel手機。在繼2016年推出數據中心處理芯片TPU之后，谷歌又將觸手伸向了移動芯片，即消費級芯片，力圖從“根源”處為算法加速。

阿里巴巴連續收購五年公司，全面布局AI芯片

我們再來看看阿里巴巴。馬云顯然對戰略布局更為擅長，他表示 “研發芯片并非是為了競爭，而為了讓芯片更具普惠性。他還指出，中國、日本等國家需要開發自主半導體技術，以擺脫美國對全球芯片市場的控制。”他指出，阿里巴巴在過去四年中投資了5家芯片公司，“我相信芯片行業正在發生變革，我們需要廉價的芯片、有效的芯片和普惠性的芯片，可以被運用到任何領域。”

在中國，互聯網巨頭阿里先是宣布開始研發人工智能加速芯片Ali-NPU，其性能將是目前市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍，而制造成本和功耗僅為一半，可以實現比傳統GPU高40倍以上的性價比。之后，阿里高調宣布全資收購中天微系統，而該系統目前擁有中國獨立知識產權的指令集，阿里此舉據信是為了加強自己在物聯網領域的布局。

1、2018年5月3日，繼中天微后，阿里再次宣布將全資收購北京先聲互聯科技有限公司（下稱“先聲互聯”），該公司是國內最早從事語音增強、遠講語音交互接口技術的團隊，曾為阿里、百度、小米等多家公司提供遠講語音交互軟硬件的解決方案。

對阿里而言，這是芯片戰略布局的重要一環，意味著阿里未來將在語音專用芯片上有更大的發展空間。據了解，先聲互聯創始人付強近日已入職阿里達摩院機器智能技術實驗室，負責語音交互前端處理技術和方案的研發。付強及其團隊在語音增強等領域曾創造了多項國內第一，甚至打破了國外的技術壟斷，其本人也擁有20余年的語音信號處理研發經歷。

2、2018年4月20日，阿里巴巴收購中天微。“收購中天微是阿里巴巴芯片布局的重要一環。”阿里巴巴CTO張建鋒表示，IP Core是基礎芯片能力的核心，進入IP Core領域是中國芯片實現“自主可控”的基礎。

中天微曾發布過阿里云基于AliOS軟硬件框架的3款“云芯片”，包括計算機視覺芯片、融合接入安全的MCU平臺芯片、以及與中興微電子合作推出的全球首款基于AliOS的極低功耗NB-IoT物聯網安全芯片。

早在2015年，阿里便與杭州中天微系統有限公司進行深度合作，面向物聯網各細分領域開發云芯片（YunonChip）架構。2016年1月，阿里入股中天微成為其第一大股東。在2017年6月，阿里向中天微注資5億，正式跨入芯片基礎架構設計領域。而后者作為阿里云最早進入物聯網（IoT）合作伙伴計劃的成員，也會在芯片領域全面推進IoT芯片通過阿里云linkmarket在終端的大規模應用。

芯片是實現AI的當然載體，清華大學魏少軍教授魏少軍教授指出，人工智能崛起的三個基本要素為算法、數據和算力。 AI芯片的三大問題：第一、算法本身還在不斷演進，我們只能將現有的算法作為儲備。第二，一種算法對應一種應用，沒有統一的算法；第三、AI的殺手級應用在哪里？顯然，谷歌、阿里巴巴這兩家互聯網公司都在啟用最龐大的技術力量和資金，在人工智能算法和應用場景上不斷努力，希望未來會看到殺手級的應用誕生。