5 分 36 秒，人類認輸。

　　不到三年，谷歌母公司 Alphabet 旗下獨立團隊 DeepMind 再度出手，其開發(fā)的人工智能系統(tǒng) AlphaStar 于北京時間 1 月 25 日凌晨在《星際爭霸2》中打敗了職業(yè)電競選手。

　　與國際象棋或者圍棋這樣的全盤博弈不同，星際爭霸顯然更加困難，因為人工智能無法通過觀察每一顆棋子的移動來計算下一步動作，系統(tǒng)必須實時做出反應。DeepMind 工作人員稱，AlphaStar 與 AlphaGo“進化”版 Zore 的最大差異是引入了模擬學習的方式，因而能解決“不完美的信息”的困境。

　　但是，有業(yè)內(nèi)人士指出，AlphaStar 挑戰(zhàn)電競選手背后，是一個始于人工智能，卻落腳在云計算競爭的故事。

　　“人機大戰(zhàn)”背后的云計算

　　DeepMind 團隊介紹，為了訓練 AlphaStar，他們通過谷歌云服務使用了 TPU，后者是谷歌針對機器學習而定制的芯片，具有更高的效能。這一點在賽后的分析中，被著重提出，因為是這個芯片讓 AlphaStar 在兩周的時間內(nèi)，完成了上述的訓練。

　　然而，不單獨銷售 TPU 的谷歌，一直希望通過其拉動云計算的增長，而人工智能或許只是個噱頭。有業(yè)內(nèi)人士評價，谷歌一面訓練自己的算法模型，另一面炒作一下市場熱點，大家都想通過人工智能作為動力之一，進一步拉動云市場的增長。

　　新一輪熱潮下的人工智能實際上是算法和算力的競爭。所謂算法，就是對問題尋解的過程，這對應的是人工智能的應用，比如語音合成、圖像識別和機器翻譯;而算力，也就是計算能力，目前是由芯片所主導的。

　　這輪熱潮是由深度神經(jīng)網(wǎng)算法所引導的變革，而算法背后需要的是并行計算的能力。英偉達的 GPU(圖形處理器)恰好滿足所需，因而英偉達的芯片開始供不應求。但是，很快產(chǎn)業(yè)開始意識到，GPU 并不能完全滿足需求，人們逐步發(fā)現(xiàn)定制加速芯片可以提供更強算力。于是，英偉達的競爭對手英特爾開始押注 FPGA(可編程陣列)。

　　而谷歌選擇了另一條路。2016 年 5 月，谷歌發(fā)布了專門為機器學習優(yōu)化的處理器 TPU(張量處理器)，并對外宣布 AlphaGo 的算力硬件核心基于此。兩年時間，谷歌將 TPU 升級至 3.0，聲稱其可以每秒計算 100 千萬億次加減乘除。

　　更重要的是，谷歌將這款芯片與其機器學習開源軟件 TenserFlow 融合，開發(fā)者幾乎無需修改，就可以將 TenserFlow 框架下開發(fā)的代碼在 TPU 上運行。但谷歌并不對外銷售 TPU，所以沒有成為另一家芯片廠商，而是選擇通過自身云服務對外提供算力的方式銷售。

　　因此，谷歌從一開始就將人工智能與云計算緊緊聯(lián)系在一起。

　　云競爭中，谷歌不占優(yōu)勢

　　與搜索引擎和人工智能技術大幅領先業(yè)界不同，谷歌在云計算市場一直處于尷尬的境地。長期掌握全球 90% 搜索引擎市場份額的谷歌，在亞馬遜進入云計算市場兩年后的 2008 年，才上線云計算業(yè)務。

　　但此后，谷歌云一直不溫不火。直到 2015 年，谷歌全盤變動，原因是谷歌搜索業(yè)務日趨飽和，導致季度凈利潤同比下滑5%。當年 8 月，谷歌宣布重組母公司 Alphabet，除了搜索、Android 和 YouTube 等業(yè)務外，其他業(yè)務紛紛獨立。

　　當年 11 月， 科技公司 VMware 前 CEO Diane Greene 加入谷歌，成為云計算業(yè)務的 CEO。這位“硅谷女王”開始變革谷歌云計算業(yè)務。七個月時間，Diane Greene 重新打造了谷歌云的業(yè)務架構，組建了銷售和客服團隊，制定了推廣計劃，以及創(chuàng)建了與大企業(yè)合作的聯(lián)盟計劃。

　　2016 年，“Google Cloud”開始啟用。從這時開始，谷歌將云計算、人工智能和機器學習融合成為一體，起名為“Cloud AI & ML”。在 Diane Greene 的計劃圖中，谷歌的所有技術都應該為云計算服務。

　　憑借數(shù)據(jù)分析處理能力，云計算服務商就可以推動更多存儲、計算等服務的售賣，甚至是增值應用的銷售。但這一次，Diane Greene 碰壁了。

　　微軟就是這么做的。CEO 納德拉(Satya Nadella)將“移動為先，云為先”轉(zhuǎn)化為“智能云和智能邊緣計算”。截至 6 月 30 日的 2018 財年，智能云業(yè)務營收同比增長了 23%。納德拉在財報中稱，對智能云的早期投資正在獲得回報。

　　與此同時，亞馬遜雖然并未直言智能云，但 2018 年底，這家公司推出了自研的云服務器芯片，以及用于云端人工智能推理芯片。不過，這款芯片要在 2019 年底才能上市，而且是通過云業(yè)務的模式提供。

　　市場機構 Synergy Research 的數(shù)據(jù)顯示，截至 2018 年第三季度，谷歌云基礎設施服務的市場份額只有7%，遠低于亞馬遜 AWS 和微軟 Azure，甚至不如云轉(zhuǎn)型不利的 IBM。在一些第三方機構如 Gartner 的統(tǒng)計中，憑借中國本土市場優(yōu)勢逐步向海外擴張的阿里云也在超越谷歌。

　　2018 年 11 月，谷歌宣布 Diane Greene 將在 2019 年 1 月離職。

　　云計算市場中，谷歌還有機會嗎?

　　這并不意味著谷歌沒有出路。谷歌 CEO Sundar Pichai 曾多次對外表示，谷歌未來的成功將基于人工智能。也就是說，DeepMind 這些早期投資，最終仍將需要支持 Alphabet 核心業(yè)務發(fā)展，也就是谷歌。

　　2018 年 10 月，英國公司注冊署披露的一份文件顯示，DeepMind 在 2017 財年稅前虧損高達 2.81 億英鎊，同比增長 123%。與此同時，該公司營收僅為 5440 萬英鎊，而且來源是通過技術幫助母公司提高數(shù)據(jù)中心智能系統(tǒng)的效能等服務。

　　DeepMind 在游戲方面的研究并沒有直接對應商業(yè)的前景，但是它一些其他研究成果開始逐步為谷歌所使用。2016 年 10 月，谷歌宣布在智能助手里使用了 DeepMind 的模型 WaveNet，使得機器的發(fā)音更接近于真人。

　　從 AlphaGo 到 AlphaStar，人工智能技術本身不斷提升，這也將給谷歌打開新的業(yè)務機會。第三方機構 Forrester 分析師戴鯤表示，憑借簡化云原生應用開發(fā)與運維過程，致力于開源技術生態(tài)，以及人工智能和機器學習的能力等優(yōu)勢，谷歌云仍存在機會。

　　人工智能創(chuàng)業(yè)公司出門問問 CEO 李志飛表示，短期內(nèi)谷歌雖然在市場份額上落后于對手，但技術驅(qū)動的谷歌會有更多的貢獻。李志飛曾在谷歌工作。

　　事實上，Diane Greene 任職期間，谷歌贏得了包括蘋果、Paypal 等大公司的公有云訂單，而這些成績并不為外人所熟知。谷歌也在為那些尋求第二供應商的企業(yè)提供服務，這包括亞馬遜的客戶 Salesforce 和紐約時報。

　　德意志銀行分析報告顯示，其預測谷歌的云業(yè)務收入 2018 年將達到 90 億美元，同比增長 30%。一位不看好谷歌國內(nèi)市場的投資者告訴記者，人工智能技術將為谷歌的營收帶來新的變化，原因是目前組織架構仍在調(diào)整。

　　據(jù)了解，谷歌系的高層已經(jīng)開始接受 DeepMind 研發(fā)。Oriol Vinyals 參與了 AlphaStar 的項目，而他此前是谷歌大腦的團隊成員。
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