一千个人有一千个哈姆雷特。对于 Google 而言，可能没有一千个版本，但每个人对这家公司的认识可能都稍有不同。它从搜索引擎开始，又推出了 Gmail，还有广告业务，也是全球最流行的移动操作系统 Android（活跃设备数已超过 20 亿）的所有者。 最近几年 Google 又开始卖手机、电视棒、平板电脑和家用音响了……想要对 Google 下一个清晰的定义，似乎变得越来越难了。

　　在今天举办的 Google I/O 年度开发者会议上，Google CEO 桑达尔·皮柴 (Sundar Pichai) 指出 Google 一直在做自己最擅长做的事情：用前沿计算技术去解决这个世界上最为复杂的问题，“那些影响人们日常生活的问题。”

　　由于很早就拥抱了移动计算，Google 在 PC-移动转变的时代获得了红利。对于大部分智能手机用户，Google 已经成为了他们日常数字生活最重要的组成部分。只有数字才能描绘出人们到底有多爱 Google： 人们每天用 Google 地图导航距离已经超过了 10 亿公里，用户每天在 YouTube 上消磨的时间也超过了 10 亿小时。而在那些暂时无法使用 Google 服务的国度，Google 也换了一种方式把触手伸了过去——感谢中国，最近全世界 Android 活跃设备数量刚刚超过了 20 亿台。

　　然而，新一次模式转变时代又来到了，这次的关键词将会是人工智能。皮柴发现，人工智能时代的到来再一次迫使 Google 改变构思产品的方式。慢慢地，你会发现 Google 的所有产品里面都有了人工智能的影子：比如前年 Google 推出的 Photos，因为免费的上传空间、图像识别技术提供的人脸检测和照片自动分类功能，已经成为了最受欢迎的云端相片集服务，拥有超过 5 亿用户；比如 Google 搜索，它的功能早已不只是搜索文字，满足了用户更多的期待，可以用语音输入，能搜索图片，j2直播，还直接并准确地回答问题，而不是给出一堆不知道不知道可靠不可靠的网页；再比如 Gmail，一个简单的电子邮件系统，它还能怎样变得更好玩、更有用？Google 发现如果能够自动标记和处理垃圾邮件，而不是让用户手动标记它们，或者自动识别邮件内容，提供几个符合上下文的默认回复，省去用户敲键盘打字，这样的体验好得多。

　　被机器学习/人工智能彻底改变的 Google 产品还有很多，包括 YouTube 、地图、Android、Chrome 浏览器等。事实上，Google 在过去两年的时间里，将公司内部开发和采用的机器学习技术整理到了一起，命名为 TensorFlow。这是一套包括了很多常用深度学习技术、功能和范例的框架，被 Google 几乎所有产品所采用。“你能想到的每一样 Google 核心产品，背后都有机器学习和深度学习技术。”皮柴在 I/O 17 演讲中提到。

　　今年，Google 决定人工智能上“all-in”。皮柴宣布公司的核心口号从 Mobile First（移动为先）改变为 AI First（人工智能为先）。本届开发者会议上的所有重要宣布，几乎都和人工智能有关。

　　首先是 Cloud TPU。TPU 的全名是 TensorFlow Processing Unit（TensorFlow 处理单元），是 Google 专为自家的深度学习框架 TensorFlow 而推出的处理器，安装在数据中心的服务器中。早在一年前，Google 就已宣布正在开发专门的 TPU 深度学习处理器，当时备受关注。今天，作为第二代产品的 Cloud TPU 应该没有让人失望，当皮柴正式宣布时，台下爆发出热烈的掌声。

　　Cloud TPU 采用完全由 Google 自研的独特计算架构，一块板具有 4 个 TPU 计算核心，理论算力达到了 180 TFlops（万亿次浮点计算），能够对机器学习模型的训练和运行带来显著的加速效果。过去，GPU 一直被英伟达等公司推崇为最好用的深度学习处理工具，Google 也一直主要采用 GPGPU（ 通用图形处理器）承担内部研究和业务的计算，但随着新的深度神经网络模型问世，GPU 在保持泛用性的同时，性能有时跟不太上。因而，TPU 成为了 Google 用于在深度学习中替代 GPU 的武器。

　　如果你以为 Cloud TPU 就是这么一个简单的处理器的话，那你就低估它的实力了：它其实像乐高积木一样，可以支持多块板拼在一起，组成一个性能更强的超级计算机……目前来看应该可以支持到 64 块，达到超过 11 PFlops（千万亿次浮点计算）的惊人性能。