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　　比尔盖茨投资的重点是Luminous，而AI芯片投资如今方兴未艾。

　　我们关注到，在任何一个科技领域，如今的趋势就是分工越来越强化，专业程度越来越高。AI芯片就是个典型的案例，原来并不存在AI芯片，最早芯片就是CPU，后来GPU用粗犷的并联方式却达到了CPU达不到的彼岸，开启了人工智能，无人机，无人驾驶等众多电子设备。而人类不会满足于一颗GPU，人类需要专用的芯片去对付一项功能。

　　我们都知道CPU和GPU，如果你以前DIY电脑的话，你将需要在这两样硬件的性价比上权衡。他们的结构大致如下图：

　　CPU是高级的，因为要处理很多复杂的事物。而GPU有很大的逻辑运算空间，同时能处理的事物比较单一。从技术含量上看，英特尔无论如何比novidia投入更多，CPU比GPU更有科技含量，但科技的彼岸未必如你预期，GPU并联运算能力的开发，一切都变得不同。正因为GPU简单，其运算能力可以如搭积木一样提高。分布式的GPU。

　　人工智能靠什么？我们很多年前开始说人工智能时候就说了三点：算法、大数据和并行运算神经网络。为了推进人工智能发展，算法是公开的，数据不用说，各显神通，那么最重要的人工智能的硬件技术就是并行运算的能力。

　　这个时候技术先走到FPGA，再到ASIC芯片也就是AI芯片。这个过程实质上简单明了。FPGA，通用性不错，但是能耗和运算能力不佳。而更加专业的ASIC芯片可以提升这个能力，使得开发的芯片重点用于人工智能。现阶段很多无人机，高清视频等都在使用FPGA的芯片。但是随着数据运算级别的增加，现阶段FPGA的运算和能耗无法满足更高层次专业人工智能的需求。

　　AI芯片有两种，一种是云端芯片，大服务器，高能耗，集中到云端去计算数据。另一种是终端芯片，要体积小，能耗低，哪里使用就在哪里获得数据直接运算，如今基本上芯片谷歌重头是云端AI芯片，而英特尔是终端AI芯片。谷歌的云端AI芯片组成服务器，然后谷歌出租这些AI的运算能力（人工智能时代的云计算）。

　　你发现了吗？整个AI芯片领域已经出现了产品，但是需求在进一步进化。这里面最重要的核心，是性能和能耗。这也是集成电路提升的方向。Luminous是个7人小公司，这个公司有一个与众不同的光通信技术（硅光子技术），这样在服务器内部传输就大大加快，从而提升性能。

　　这家企业阶段性技术目标并不高，就是替代谷歌AI云端服务器的芯片。为什么谷歌要选择他的芯片，当然需要他的技术比谷歌自己研发出来的芯片要好，既然谷歌是出售云端AI服务器，那么服务器性能就代表其印钞的能力。谷歌现阶段服务器是使用3000块Tensor Processing Unit AI芯片搭建的电路板。而未来如果成功，Luminous将成为一家专业的AI芯片提供商。

　　国外很多专业性很强的芯片公司就是这样开始的，很多巨头喜欢投资初创公司。他们相对来说技术路线清晰，专注性强，运营成本低。所以比尔盖茨投资AI芯片公司Luminous，就是因为在AI芯片这个领域缺乏专业性很强的巨头，对于很多公司，芯片你和英特尔竞争机会不大，AI芯片是个弯道超车的机会。