扎克伯格的AI芯片野心：高调挖角谷歌 疯狂招人

故事要从1992年开始说起。

1992年，在美国新泽西州霍姆德尔市，一处离海岸只有24公里的宁静小镇上，屹立着大半个世纪以来全球最著名的科学实验室之一——AT&T贝尔实验室。

在这个传奇的实验室里，不仅诞生了7位诺贝尔奖获得者，还是诞生了世界上第一个晶体管、蜂窝式电话系统、通讯卫星、有声电影、太阳能电池、C/C++语言、UNIX系统……

不仅如此，世界上第一块人工智能芯片也同样诞生于此。

1992年，马克·扎克伯格只有8岁，离他后来创办世界第一大社交网络Facebook还有12年时间，离“卷积神经网络之父”Yann LeCun加入Facebook人工智能研究院还有21年。

就在这一年，世界上第一块——同时也被当时研究频频受挫的Yann LeCun称为“可能是世界上最后一块”——神经网络芯片ANNA，就诞生AT&T贝尔实验室里。

ANNA之兴与卷积神经网络之衰

众所周知，无论是“人工智能”、“深度学习”还是“神经网络”，这些近年来大火的概念其实都可以追溯到几十年前。但由于这些算法对于数据与计算量都有着极大的要求，当时的软硬件条件都无法满足，因而这类研究一直到近些年才大火起来。

不过，即便在众人并不看好深度学习的年月里，依然有一小群在“神经网络寒冬”里也坚持信念的科学家们，Yann LeCun就是其中一个。

1988年10月，在学习完神经科学、芯片设计，并师从多伦多大学深度学习鼻祖Geoffrey Hinton后，年仅27岁的年轻博士后Yann LeCun来到美国新泽西州，正式成为传奇的AT&T贝尔实验室的一员。

在当时的贝尔实验室里，已经有一组研究员在进行英文字母识别的研究，并且积累下了一个拥有5000个训练样本的USPS数据集——这在当时已经是一个非常庞大的数据集。

在这个数据集的帮助下，Yann LeCun在三个月内便打造并训练了第一个版本的卷积神经网络LeNet one，在字母识别上取得了有史以来最高的准确率，也正式标志着卷积神经网络的诞生。

不过，Yann LeCun的研究并没有止步在软件层面。1989年，Yann LeCun与实验室的其他实验员Bernhard Boser、Edi Sackinger等人共同撰写了一篇新论文，介绍了他们所研制的一款名为“ANNA”的神经网络芯片。

ANNA中包括64个计算单元，专门针对卷积神经网络进行了优化，其峰值吞吐量为每秒40亿次加法。

虽然在此之前，神经网络作为一个新兴的研究方向已然小有名气，有不少研究人员也尝试打造过神经网络芯片，但它们都无法放在板级（Board-Level）测试环境中，也就无法在真实世界中应用。

除了ANNA之外，贝尔实验室还曾在1991年打造过一款Net32K芯片。在Yann LeCun等人随后发布了一系列论文中，他们不仅介绍了ANNA在板级测试中的优秀表现，还展示了ANNA在利用卷积神经网络在文本倾斜检测、手写数字识别等应用上的优异表现（比单独的DSP快10到100倍），让ANNA当之无愧地成为了世界上第一块“能用的”人工智能芯片。

不过，天有不测风云。1996年，AT&T公司进行了一轮拆分，通信运营业务保留在新AT&T中，一部分贝尔实验室和AT&T的设备制造部门被剥离出来形成了朗讯科技，另一部分负责计算机业务的部门则组建了NCR公司。

Yann LeCun留在了新AT&T的实验室里，担任AT&T实验室图像处理研究部门负责人，然而极其不幸的是，卷积神经网络的专利却被律师团队最终决定分给了NCR公司（这一专利在2007年过期）。

用Yann LeCun的话来说，“当时NCR手握卷积神经网络的专利，却完全没有人知道卷积神经网络到底是什么”，而自己却因为身处另一家公司而无法继续进行相关研究。

然而，在1996年后的时间里，科学界对神经网络的兴趣逐渐走向衰微，越来越少人进行相关研究，一直到2010年以后才重新兴起。

AI芯片浪潮袭来

让我们把时间调回现在。

在过去的这十年间，AI领域迎来了一场新浪潮。