- 谷歌搜索的“AI推荐结果”：你搜“最好的咖啡”，TPU快速分析你的搜索历史、地理位置，推荐附近的咖啡店；
- 谷歌翻译的“实时翻译”：你输入中文，TPU秒译成英文，还能保持语句通顺；
- DeepMind的“AI下棋”：AlphaGo下围棋时，TPU帮它快速算“下一步走哪儿赢面大”。
优点：和谷歌的AI算法完美适配，跑谷歌的任务比其他芯片快3-5倍；而且省电，谷歌数据中心用TPU，电费能省一半。
缺点：不对外卖——你想买一块TPU装在自己电脑上用，门都没有，谷歌只给自己用。
四、生活中哪儿能用到？推理芯片藏在这些地方
很多人觉得“推理芯片离自己很远”，其实它早就藏在你每天用的东西里，只是你没发现。咱们从“衣食住行”四个方面，看看推理芯片到底有多近：
（一）“衣”：网购时的“AI推荐”，背后是推理芯片在算
你在淘宝、京东刷衣服时，是不是觉得“怎么推的都是我喜欢的风格”？这背后就是推理芯片在干活：
1. 你浏览、点赞、加购的衣服数据，会传到平台的服务器；
2. 服务器里的GPU或TPU推理芯片，快速分析“你喜欢宽松还是紧身、喜欢碎花还是纯色”；
3. 几秒钟内，推理芯片算出“你可能喜欢的100件衣服”，推到你手机上。
要是没有推理芯片，普通芯片得算几分钟甚至几小时，等结果出来，你早就划走页面了。
（二）“食”：外卖平台的“AI送餐路线”，推理芯片在指路
你点外卖时，外卖小哥总能“差不多准时送到”，靠的也是推理芯片：
1. 平台的推理芯片（一般是GPU或FPGA），会实时收集“天气、路况、小哥当前位置、你的位置”等数据；
2. 快速算出“最优路线”——比如“走XX路不堵车，比平时快5分钟”；
3. 要是路上突然堵车，推理芯片还能秒改路线，提醒小哥“绕XX路走”。
以前没有推理芯片时，靠人工规划路线，经常出现“小哥绕远路、餐品凉了”的情况，现在有了推理芯片，送餐准时率提高了30%以上。
（三）“住”：家里的“智能设备”，小芯片干大活
你家里的智能音箱、智能摄像头、智能门锁，里面都藏着小尺寸的推理芯片（大多是ASIC）：
- 智能音箱：你喊“小爱同学，放首歌”，ASIC推理芯片会快速识别“这是唤醒词+指令”，不用等数据传到云端，几秒内就能放歌；
- 智能摄像头：晚上有人靠近门口，ASIC会识别“这不是家人”，马上推送报警信息到你手机，不用一直盯着屏幕；
- 智能门锁：你刷脸开门时，ASIC推理芯片会对比“你的脸和存的脸”，0.5秒内判断“能不能开门”，比指纹解锁还快。
这些小芯片虽然不起眼，但让“智能家居”真的“智能”起来，不用你手动操作，设备自己就能判断该干啥。
（四）“行”：自动驾驶和导航，推理芯片是“大脑发动机”
现在的汽车，不管是“辅助驾驶”还是“导航”，都离不开推理芯片：
- 辅助驾驶：比如特斯拉的“自动刹车”功能，汽车摄像头和雷达每秒收集1000+条数据，GPU推理芯片会快速识别“前面有车，要刹车”，比人反应快2-3秒；
- 导航软件：你用高德、百度导航时，推理芯片（可能是服务器里的GPU，也可能是手机里的ASIC）会实时分析“实时路况、红绿灯时长”，算出“最快路线”，比如“走XX高架，比走地面快15分钟”；
- 网约车平台：你下单后，平台的推理芯片会快速匹配“最近的司机”，还能算“司机到你这儿要多久、到目的地要多少钱”，几秒钟内就能派单。
没有推理芯片，自动驾驶就是“瞎子”，导航就是“慢半拍的地图”，出门会麻烦很多。
五、为啥要争“推理芯片”？这东西有多重要？
现在不管是中国、美国，还是谷歌、英伟达、华为，都在抢着做推理芯片。为啥大家这么看重它？因为它是“AI时代的基础设施”，就像20年前的“互联网服务器”——谁掌握了更好的推理芯片，谁就能在AI时代占先机。
咱们从两个层面说：
（一）对企业：没有好的推理芯片，AI业务就是“空架子”
比如某家公司想做“AI画图工具”，要是用普通芯片，用户画一张图要等10分钟，肯定没人用；要是用英伟达的GPU推理芯片，画一张图只要10秒，用户才会愿意用。
再比如手机厂商，要是没有好的ASIC推理芯片，手机的“AI拍照”就会模糊、“人脸识别”就会慢，用户就会觉得“这手机不行”，转而买有好芯片的手机。
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