终端处理器芯片，谷歌要亲自下场。
谷歌透露，代号为”白教堂“（Whitechaple）的自研处理器芯片取得了重大进展，明年就可能应用在下一代谷歌手机和笔记本上
这无疑会大大强化谷歌的竞争力，也在争夺终端市场的较量中迈出重要的一步。
但谷歌的目的和野心仅止于此吗？
联手三星，打造谷歌封闭生态
据了解谷歌自研芯片项目的人透露，”白教堂“芯片由谷歌和三星联合开发。
芯片将会采用三星的5nm半导体工艺打造，搭载8个ARM核心。这一技术也用在了三星自主设计的Exynos芯片上。
值得注意的是，谷歌着力芯片的硬件优化，使它能更好的支持谷歌的AI技术，比如提升谷歌助手的交互体验和长时间保持激活的能力。
几周前，谷歌就已经拿到了第一批芯片样品。但距离芯片成熟应用到手机终端上还有一年左右的时间，至于谷歌的笔记本Chromebook，等待时间会更长。
无论如何，谷歌的这一进展让它面对苹果时更有底气。
如果谷歌在能自研芯片的基础上建成自己的封闭生态，不但能降低对高通处理器的依赖，节约管理和生产成本，还能更好地规划终端产品与处理器的适配。封闭的生态也能提高用户的粘性。
最重要的一点，为了争夺未来的AI市场，高性能的人工智能芯片必不可少，而自研成了各大科技巨头的必然选项。
代号白教堂：真意在未来AI市场
白教堂是伦敦东区的一片地界，三教九流，鱼龙混杂，以危险混乱闻名，开膛手杰克活跃于此。
谷歌的这个项目代号似乎暗示着推出自研芯片的目另有深意。
2017年，谷歌高调聘请了苹果A系列处理器开发主要领导人之一Manu Gulati，向业内暗示其正在建立一个手机处理器芯片的硬件设计团队。
表面上看谷歌当然是想摆脱对高通芯片的依赖，节约购买专利和产品的预算，建立自有的生态圈吸引用户。
事实上，自主研发芯片，尤其是具备深度学习性能的芯片，是为了谷歌争夺AI市场做铺垫。
近几年，苹果、微软、Facebook、亚马逊等巨头纷纷进军芯片组解决方案的自主研发，并且投入重金，其中相当大的部分用于设计定制人工智能芯片之上。
2018年3月招聘季，微软悄然的列出了对AI处理器人才的需求。
这或许是微软对于当下AI芯片热潮的回应。
而谷歌的对于AI芯片的布局可能更早。2015年谷歌发布TPU计算神经网络专用芯片。TPU在围棋对战中脱颖而出，此后谷歌TPU曾一路狂飙突进，打破了GPU称霸神经网络推理和训练市场的局面。
尽管TPU不是用在手机上的AI芯片，且在深度学习任务上，与 CPU 、GPU 、FPGA相比，任务灵活度较低。但无论如何，谷歌进军AI领域的野心已经昭然若揭。
个人移动终端上的AI应用（语音识别、图像处理等）具有如此广阔的发展前景和市场潜力，谷歌自然不会视而不见。
在已经推出的Pixel手机上，谷歌已经搭载了图像处理的专用AI芯片Visual Core，用于编译HDR +图像的速度比应用处理器快5倍，功耗仅为其1/10。Visual Core还处理与相机相关的复杂成像和机器学习任务，其中包括基于场景的自动图像调整以及其他用途。
从技术上来讲，谷歌先拥有足够数目的机器来支持其自主研发AI处理器，便于芯片的“训练”。并且从英特尔和苹果等顶尖技术团队挖来了一众芯片人才。
但是一个通用手机处理器并不简单，包括芯片运算存储能力、GPU、通信模块等等，假如谷歌在任何一个分支存在短板，那就不得不与其他厂商合作，最终产品成色可能受到影响。
谷歌最终能否实现处理器的完全自产？它的AI芯片野心是否能实现，让我们拭目以待。
参考链接：
https://www.axios.com/scoop-google-readies-its-own-chip-for-future-pixels-chromebooks-e5f8479e-4a38-485c-a264-9ef9cf68908c.html
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