据悉，在全国热议“缺芯”的时候，Facebook却在招人，计划研发自己的AI芯片。
目前，Facebook的AI芯片团队仍处于组建初期。
就在最近，Facebook刚刚从谷歌挖来了一位大将——前谷歌芯片产品开发部门负责人Shahriar Rabii跳槽出任Facebook副总监兼芯片部门负责人。
此前，4月19日，Facebook首条AI芯片招聘信息开始在网上流传。
在招聘信息中，Facebook 宣布正在招聘一名经理，组建“端到端 SoC/ASIC 固件和驱动程序开发组织”。
管理者需要“为包括人工智能在内的多个垂直领域开发定制解决方案”。
智能与机器学习”。
在同一天的另一则招聘启事中，Facebook 表示正在招聘“ASIC 和 FPGA 设计工程师”。
该项目需要“半定制和全定制 ASIC 架构和设计方面的专业知识、与软件和系统工程师合作的能力、了解当前硬件限制并利用他们的专业知识为包括人工智能在内的各种应用创建定制解决方案” /机器学习、压缩、视频解码等等 Facebook招聘信息从高调挖角到大规模招聘 看来Facebook在AI芯片的研发上雄心勃勃。
芯片大军？新天下认为，Facebook正试图减少对英特尔、高通等芯片厂商的依赖，而且Facebook所依赖的高通今年也首次陷入了收购拉锯战。
与博通大战了近半年，最终特朗普亲自下令使其逃脱被收购的命运，随后高通创始人之子保罗·雅各布斯被董事会免去董事长职务。
发生重大人事变动；高通收购恩智浦遭遇中美贸易战的尴尬时机；最近，为了降低向投资者做出的10亿美元承诺的成本，裁员的消息已经开始……有这样一个不靠谱的队友，Facebook还能放心吗？再者，可以说是出于自身业务的需要。
定制AI芯片可用于加强其智能硬件的开发。
Facebook现在开发了大量自行定制的智能音箱。
芯片可以更好地提升智能音箱产品的性能。
同时，他们还可以更好地训练Facebook用来过滤其网站内容的AI算法，并构建更适合自身问题的产品。
而且，它还可以避免与第三方共享。
时至今日，Facebook的LinkedIn页面上仍然有许多与AI芯片相关的职位招聘帖子，而且还在不断更新：例如，五天前发布了一条新的“内存与芯片产品总监”招聘信息，三天前又更新了两条“ASIC & FPGA 工程师”和“ASIC/FPGA 技术项目经理”的招聘信息。
从这些招聘信息可以看出，Facebook正在重点打造ASIC和FPGA，一是专用集成电路，二是半定制的现场可编程门阵列。
这两者是除GPU之外人工智能重要的硬件解决方案。
此举也表明Facebook在人工智能领域的布局已经超越了软件研发，开始涉足底层硬件。
目前，AI硬件可分为两类：（1）用于训练AI算法的CPU、GPU等。
CPU的优点是处理各类数据和逻辑判断能力强，而GPU在浮点运算、并行计算等方面表现优异； (2)以Google TPU为代表的FPGA和专用集成电路ASIC。
其中，FPGA全称为现场可编程门阵列。
用户可以根据自己的需要进行重复编程，具有灵活性高的优点。
如果说CPU和GPU在架构层面是“通用”的，那么FPGA在较低电路层面就是“通用”的。
通过硬件描述语言对FPGA进行编程后，可以模拟任何芯片的架构，包括CPU和GPU的架构。
通俗地说，FPGA就是一种可编程的“通用芯片”。
它非常适合探索性小批量产品。
ASIC是为特殊用途而设计的集成电路。
由于非常适合神经网络相关算法，ASIC 在性能和功耗方面均优于 GPU 和 FPGA。
例如，谷歌TPU性能比GPU快30倍。
Facebook 绝不是构建核心道路上的孤独行者。
中国也在迎头赶上。
例如，华为将依托“芯片设计、数学算法、架构设计”的核心能力，打造终端、网络、云协同的ICT基础设施平台，为各领域生态合作伙伴打造创新“黑土地”。
行业。
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去年，百度发布了DuerOS智能芯片，并与紫光展锐、ARM、上海汉峰达成战略合作。
． ． ． ． ．随着中国奋起直追，中国“核心”的国际地位不断提升。
报告显示，2018年全球纯芯片设计公司50强中，仅有1家中国公司入选；到2018年，中国上榜企业数量已增至10家。
但与全球芯片市场相比，中国仍有很长的路要走。