據英國《金融時報》報道，在意識到大幅加快計算速度可以推動人工智能實現突破后，Facebook也在跟亞馬遜和谷歌展開競爭，開發自己的人工智能芯片。

該公司的首席人工智能科學家，現代先驅之一Yann LeCun表示，該公司的目標包括充滿“常識”（common sense）的數字助理，能與人進行任何主題的交談，這將會是當今語音控制設備的重要一步。

他還希望使AI成為控制其社交網絡的一個更實用的工具，例如實時監控視頻并幫助其人類決定，那些服務內容是被允許的。

LeCun先生最近在接受英國“金融時報”采訪時表示，Facebook希望與多家芯片公司合作開發新設計 ，他們最近也宣布與英特爾合作開展項目。但他也表示，Facebook也在開發自己的定制“ASIC”芯片，以支持它的AI程序。

“眾所周知，Facebook會在需要時構建其硬件，包括構建自己的ASIC。如果有任何不解之處，我們將繼續努力”，Lecun說，這也是Facebook官方第一次公開其在芯片領域的野心。

談到公司有可能在芯片哪些方面取得突破的時候，LeCun強調，在底層會有很大的空間。

加入AI芯片戰，只因外部“通用”方案不夠完美

Facebook決定開發自己的芯片會對英偉達構成挑戰，后者的圖形處理器目前被用于在數據中心里支持人工智能。英偉達還 因為大型數據中心客戶的訂單減少而面臨短期壓力。

更加專業的人工智能芯片是為了以更快的速度和更低的能耗完成單一任務，而不是以往的通用任務。不僅谷歌、亞馬遜和蘋果展開了相關投資，還有很多創業公司也在投資類似的產品。

關注芯片設計和硬件架構表明人工智能需要通過底層突破才能避免進入死胡同。

Facebook首席人工智能（AI）科學家Yann LeCun（楊立昆）

Yann LeCun表示，在人工智能的發展歷史上，通常需要硬件首先實現重大進步，研究人員之后才能在這一領域實現突破。

Facebook之前也曾經開發過其他硬件，包括設計了一套新的數據中心方案，并對外開源。Yann LeCun則表示，該公司也希望在芯片領域采取同樣的做法。

Facebook還在把研究精力集中在新的神經網絡設計上，這也是深度學習系統近期在圖像和語音識別領域進步的核心所在。

Facebook是嘗試增強當今神經網絡的更廣泛研究工作的一部分。LeCun先生將于周一在舊金山舉行的Chip會議上發表演講，概述這項工作。研究工作包括將計算機存儲器添加到神經網絡中，以便他們在與人進行“對話”時可以保留更多信息并形成更強的上下文感。

神經網絡如何發揮作用的進展很可能對為其芯片設計產生連鎖反應，這可能會為制造當今領先的AI芯片的公司帶來更多的競爭。

LeCun先生說，谷歌的TPU已經成為最強大的機器學習數據中心芯片，但他們做出的假設不一定適用于未來的神經網絡架構。

另一方面，芯片的靈活性可能具有其他缺點。例如，微軟計劃在其所有數據中心服務器中加入一種不同類型的芯片，稱為現場可編程門陣列（FPGA）。它們在如何使用它們方面更加靈活，但在處理大量數據方面效率較低，使它們對于針對特定任務進行了優化的芯片處于劣勢。