谷歌已开始利用自主设计的处理器去优化人工智能软件的性能。这可能将威胁传统芯片厂商，例如英特尔和英伟达的业务。

谷歌基础设施高级副总裁乌尔斯·霍尔泽(Urs Holzle)在周三的谷歌I/O开发者大会上表示，过去一年，谷歌在数据中心的服务器中部署了“数千个”专门的人工智能芯片，即谷歌所谓的“TensorFlow处理单元”(TPU)。谷歌拒绝透露，这样的芯片具体有多少，但强调谷歌仍在继续使用来自其他厂商的CPU和GPU。

霍尔泽表示：“如果你使用云计算语音识别，那么就会由TPU来处理。如果你使用Android语音识别功能，那么计算任务也会通过TPU。这些芯片的广泛使用已有1年时间。”

谷歌云计算高级副总裁戴安·格林(Diane Greene)表示，谷歌没有计划向第三方销售这些专用芯片。

谷歌和其他大型数据中心运营商是服务器处理器的主要客户，而服务器处理器是英特尔的主要增长引擎和利润来源。英伟达也在这一领域进行投入，希望其芯片能够在未来的数据处理，包括人工智能和机器学习领域扮演更重要的角色。

谷歌的芯片通过PCI-E协议连接计算机，这意味着可以直接插入计算机，增强对人工智能的计算能力。霍尔泽表示，这是谷歌首次尝试为人工智能计算任务设计专门的硬件。随着这一领域的逐渐成熟，谷歌“或许可以很好地”为特定的人工智能任务开发更专用的处理器。

霍尔泽还表示，未来谷歌计划设计更多的系统级元件。

以往，英伟达GPU常常被用于机器学习的计算任务，但该公司也在给GPU加入更多订制化元素。霍尔泽表示：“从某种意义上来说，对于机器学习，GPU太通用。”谷歌没有透露，哪家公司是其TPU芯片的代工商。