支持人工神经网络 特斯拉开拓AI芯片新

　　特斯拉的这颗芯片，是一种特殊类型的 AI 处理器，可以支持人工神经网络（ANN），也就是我们常听到的机器学习（ML）或深度学习（DL）。

　　需要指出的是，特斯拉定制开发的这颗 AI 芯片并不意味着特斯拉在 AI 领域取得了反转一切的能力。至于全自动驾驶在现实世界的解决方案，特斯拉也只是刚刚入门。

　　不过，还有部分人士并不这么看，他们觉得 Musk 已经拿到「尚方宝剑」：特斯拉凭借这颗芯片就能凤凰涅磐，最终引领我们进入全自动驾驶时代。

　　四个多月后，特斯拉工程师们又在 Hot Chips 大会（IEEE 主办，专注于高性能处理器）上对芯片的一些关键组件提供了更多的解析。

　　这样叫也不为过，但也别对它有太高的期待——AI 芯片目前还无法在预期领域实现全知全能的人工智能。

　　简单来理解的话，这些芯片根本没有任何类人的推理或常识能力，它只是能力暴增的数值计算设备罢了。

　　毫无疑问，Musk 是下定决心要摆脱对英伟达芯片的依赖，在特斯拉的车辆上部署自行设计的 FSD 芯片（由三星代工制造）。

　　有一点需要明确，那就是对 AI 芯片的讨论只不过是全局的一小部分。只是芯片是纯硬件领域的重点罢了。

　　显然，那些把特斯拉 FSD 芯片捧上天的人就忘了这一点，没有一套好的软件，再强大的硬件也实现不了全自动驾驶。

　　除此之外，新的处理器必须能嵌入老款芯片留下的位置，这就意味着其尺寸和形状必须严格遵循原有设计。

　　也就是说，那些开口就提特斯拉 FSD 比现在的英伟达芯片快多少倍，其实都不怀好意。他们是在暗示特斯拉在此类技术上取得了巨大突破。

　　另一个为了让外行们「」而被大肆宣传的巨额数字，比如特斯拉 AI 芯片上有 60 亿个晶体管。

　　对普通人来说，60 亿这个数字确实挺唬人，但事实上市场上早就有搭载 200 亿个晶体管的 GPU 产品了。

　　同时，熟悉硬件的人都知道，仅晶体管数量是无法比较出芯片性能好坏的，而且还要考虑它们的设计用途。

　　首先，有些潜在的 bug 必不可少。任何第一代产品都逃不过这个过程。即使 Musk 也不能免俗，时间的沉淀才是最好的解药。

　　由于其硅基结构的更改并不容易，因此大多数时候，硬件的问题需要用软件来修补。工程师也会对硬件进行相应的更改和升级，不过这都是迭代多次后的事了。

　　要知道，特斯拉不但要承担昂贵的研发成本，后续的升级与改进成本也得自己承担。在这个时代，芯片的升级进化也得日新月异，这并不是什么一锤子买卖。

　　除此之外，特斯拉还得养着自己的研发团队。当下的自动驾驶市场，伯乐常有而千里马不常有。即使有人才愿意投靠，也得经过一段时间的培养。

　　特斯拉走出这一步到底是对是错只有时间能给出答案。Musk 终于能通过 FSD 扼住命运的咽喉，特斯拉无需再仰人鼻息了。

　　从好的方面来说，这样的设计确实能防止车辆「做蠢事」，但从本质上来说也只是将错误剔除而已。也就是说，特斯拉的冗余设计也有自己的弱点。

　　举例来说，如果问题不是只出现一次，而是循环播放，一刻都不停歇，两个「大脑」会持续否定对方，从而一直拖延系统做决定吗？

　　除此之外，我们还需要一种自我意识能力，当两个「大脑」无法达成共识时，我们要知道其背后的原因。

　　不过，从商业角度来看，这样的选择明智吗？这颗芯片到底会为特斯拉打下百年基业还是成为埋葬它的坟墓？