1.4.1 谷歌

谷歌公司已将AI作为下一个最重要的增长点，并投入大笔资金。谷歌目前主要瞄准蛋白质预测、芯片设计和AI操作系统3大领域。

1.蛋白质预测

继阿尔法狗战胜人类世界围棋冠军后，2020年12月，谷歌最新的AI产品AlphaFold 2基于氨基酸序列，成功预测了生命基本分子，即蛋白质的三维结构，解决了一个困扰人类几十年的难题，此难题属于人类科学中最棘手的领域——基因医疗科学，这为更好地了解疾病和药物研发提供了基础。

AlphaFold 能执行蛋白质结构的预测。AlphaFold软件有两个主要版本：AlphaFold 1和AlphaFold 2，AlphaFold 2对蛋白质预测的准确度远高于任何其他团队和程序。2021年7月15日，AlphaFold 2在《自然》杂志上作为开源软件，与可搜索的物种蛋白质组数据库被一起发布。

此成果会带来哪些影响？首先，基因检测的成本会急速下降。早期完成人类基因图谱时，成本为1000万～5000万美元。2010年，这一成本已下降到5000美元。如今私营机构的检测成本已低至数百美元。随着AI深度参与此领域的发展，未来成本会进一步降低。其次，AI将逐渐取代医生，用基因治疗的方法重塑体内组织和器官的活性。基因图谱由AI训练，AI的诊断水平不会低于现今的医生。依靠AI，能以更高的效率开发出新药物，不必像如今一样采取试探性的治疗方法。

2.芯片设计

2021年6月9日，谷歌于《自然》杂志上公布了一篇论文，展示了用AI提升芯片设计速度的研究结果。该论文名为《一种用于快速芯片设计的图形布局方法》（A Graph Placement Methodology for Fast Chip Design）。谷歌成功研究出一种基于深度学习的芯片布局规划方法，该方法能自动生成平面图，功耗、性能和芯片面积等关键参数指标都优于或接近人类芯片设计师所设计的规划图效果。

最重要的是，人类芯片设计师设计芯片需要花费数月时间，而使用谷歌的方法仅花费6小时就能达到相同的效果。

谷歌多年来一直在研究如何使用机器学习制造芯片，甚至开始用AI设计TPU（Tensor Processing Unit）芯片，如图1.7所示。TPU是谷歌开发的专用集成电路。自2015年起，谷歌就已经开始在内部使用TPU，并于2018年将TPU提供给第三方使用，既将部分TPU 作为云基础架构的一部分，也将部分小型版本的TPU用于销售。

图1.7 TPU芯片

谷歌在芯片设计中应用AI，意味着正在推动AI技术的进步。未来，技术将持续成熟，恐怕AI自行迭代和升级都不是问题。

如今芯片设计是非常热门的领域。元宇宙、云计算等前沿科技都需要更加先进的芯片。而人类能完成的事情是有限的，许多科技公司也在利用其他方法加快芯片研发的工作流程。拥有更加强大的芯片设计技术，意味着能更快、更好地掌握未来，谷歌正在利用AI加速芯片设计领域的发展。

3.AI操作系统

TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数字系统，最初由谷歌大脑团队开发，用于谷歌的研究和产品生产，于2015年11月9日开放源代码，目前已广泛应用于各种感知和语言理解的机器学习任务，许多团队用AI操作系统研究和生产商业产品，如语音识别、邮箱、相册和搜索引擎。

TensorFlow对机器学习行业产生了深层次影响。无论是创业公司还是行业巨头，都可以根据自身需要使用TensorFlow。许多竞争对手虽然也在不断更新升级，但谷歌在机器学习方面的投入远超其他竞争对手。可以说，TensorFlow的开源对机器学习领域有着巨大贡献。