5分36秒，人類認輸。
不到三年，谷歌母公司Alphabet旗下獨立團隊DeepMind再度出手，其開發的人工智能系統AlphaStar于北京時間1月25日凌晨在《星際爭霸2》中打敗了職業電競選手。
與國際象棋或者圍棋這樣的全盤博弈不同，星際爭霸顯然更加困難，因為人工智能無法通過觀察每一顆棋子的移動來計算下一步動作，系統必須實時做出反應。DeepMind工作人員稱，AlphaStar與AlphaGo“進化”版Zore的最大差異是引入了模擬學習的方式，因而能解決“不完美的信息”的困境。
但是，有業內人士指出，AlphaStar挑戰電競選手背后，是一個始于人工智能，卻落腳在云計算競爭的故事。
“人機大戰”背后的云計算
DeepMind團隊介紹，為了訓練AlphaStar，他們通過谷歌云服務使用了TPU，后者是谷歌針對機器學習而定制的芯片，具有更高的效能。這一點在賽后的分析中，被著重提出，因為是這個芯片讓AlphaStar在兩周的時間內，完成了上述的訓練。
然而，不單獨銷售TPU的谷歌，一直希望通過其拉動云計算的增長，而人工智能或許只是個噱頭。有業內人士評價，谷歌一面訓練自己的算法模型，另一面炒作一下市場熱點，大家都想通過人工智能作為動力之一，進一步拉動云市場的增長。
新一輪熱潮下的人工智能實際上是算法和算力的競爭。所謂算法，就是對問題尋解的過程，這對應的是人工智能的應用，比如語音合成、圖像識別和機器翻譯；而算力，也就是計算能力，目前是由芯片所主導的。
這輪熱潮是由深度神經網算法所引導的變革，而算法背后需要的是并行計算的能力。英偉達的GPU（圖形處理器）恰好滿足所需，因而英偉達的芯片開始供不應求。但是，很快產業開始意識到，GPU并不能完全滿足需求，人們逐步發現定制加速芯片可以提供更強算力。于是，英偉達的競爭對手英特爾開始押注FPGA（可編程陣列）。
而谷歌選擇了另一條路。2016年5月，谷歌發布了專門為機器學習優化的處理器TPU（張量處理器），并對外宣布AlphaGo的算力硬件核心基于此。兩年時間，谷歌將TPU升級至3.0，聲稱其可以每秒計算100千萬億次加減乘除。
更重要的是，谷歌將這款芯片與其機器學習開源軟件TenserFlow融合，開發者幾乎無需修改，就可以將TenserFlow框架下開發的代碼在TPU上運行。但谷歌并不對外銷售TPU，所以沒有成為另一家芯片廠商，而是選擇通過自身云服務對外提供算力的方式銷售。
因此，谷歌從一開始就將人工智能與云計算緊緊聯系在一起。
云競爭中，谷歌不占優勢
與搜索引擎和人工智能技術大幅領先業界不同，谷歌在云計算市場一直處于尷尬的境地。長期掌握全球90%搜索引擎市場份額的谷歌，在亞馬遜進入云計算市場兩年后的2008年，才上線云計算業務。
但此后，谷歌云一直不溫不火。直到2015年，谷歌全盤變動，原因是谷歌搜索業務日趨飽和，導致季度凈利潤同比下滑5%。當年8月，谷歌宣布重組母公司Alphabet，除了搜索、Android和YouTube等業務外，其他業務紛紛獨立。
當年11月， 科技公司VMware前CEO Diane Greene加入谷歌，成為云計算業務的CEO。這位“硅谷女王”開始變革谷歌云計算業務。七個月時間，Diane Greene重新打造了谷歌云的業務架構，組建了銷售和客服團隊，制定了推廣計劃，以及創建了與大企業合作的聯盟計劃。
2016年，“Google Cloud”開始啟用。從這時開始，谷歌將云計算、人工智能和機器學習融合成為一體，起名為“Cloud AI & ML”。在Diane Greene的計劃圖中，谷歌的所有技術都應該為云計算服務。
憑借數據分析處理能力，云計算服務商就可以推動更多存儲、計算等服務的售賣，甚至是增值應用的銷售。但這一次，Diane Greene碰壁了。
微軟就是這么做的。CEO納德拉（Satya Nadella）將“移動為先，云為先”轉化為“智能云和智能邊緣計算”。截至6月30日的2018財年，智能云業務營收同比增長了23%。納德拉在財報中稱，對智能云的早期投資正在獲得回報。
與此同時，亞馬遜雖然并未直言智能云，但2018年底，這家公司推出了自研的云服務器芯片，以及用于云端人工智能推理芯片。不過，這款芯片要在2019年底才能上市，而且是通過云業務的模式提供。
市場機構Synergy Research的數據顯示，截至2018年第三季度，谷歌云基礎設施服務的市場份額只有7%，遠低于亞馬遜AWS和微軟Azure，甚至不如云轉型不利的IBM。在一些第三方機構如Gartner的統計中，憑借中國本土市場優勢逐步向海外擴張的阿里云也在超越谷歌。
2018年11月，谷歌宣布Diane Greene將在2019年1月離職。
云計算市場中，谷歌還有機會嗎？
這并不意味著谷歌沒有出路。谷歌CEO Sundar Pichai曾多次對外表示，谷歌未來的成功將基于人工智能。也就是說，DeepMind這些早期投資，最終仍將需要支持Alphabet核心業務發展，也就是谷歌。
2018年10月，英國公司注冊署披露的一份文件顯示，DeepMind在2017財年稅前虧損高達2.81億英鎊，同比增長123%。與此同時，該公司營收僅為5440萬英鎊，而且來源是通過技術幫助母公司提高數據中心智能系統的效能等服務。
DeepMind在游戲方面的研究并沒有直接對應商業的前景，但是它一些其他研究成果開始逐步為谷歌所使用。2016年10月，谷歌宣布在智能助手里使用了DeepMind的模型WaveNet，使得機器的發音更接近于真人。
從AlphaGo到AlphaStar，人工智能技術本身不斷提升，這也將給谷歌打開新的業務機會。第三方機構Forrester分析師戴鯤表示，憑借簡化云原生應用開發與運維過程，致力于開源技術生態，以及人工智能和機器學習的能力等優勢，谷歌云仍存在機會。
人工智能創業公司出門問問CEO李志飛表示，短期內谷歌雖然在市場份額上落后于對手，但技術驅動的谷歌會有更多的貢獻。李志飛曾在谷歌工作。
事實上，Diane Greene任職期間，谷歌贏得了包括蘋果、Paypal等大公司的公有云訂單，而這些成績并不為外人所熟知。谷歌也在為那些尋求第二供應商的企業提供服務，這包括亞馬遜的客戶Salesforce和紐約時報。
德意志銀行分析報告顯示，其預測谷歌的云業務收入2018年將達到90億美元，同比增長30%。一位不看好谷歌國內市場的投資者告訴記者，人工智能技術將為谷歌的營收帶來新的變化，原因是目前組織架構仍在調整。
據了解，谷歌系的高層已經開始接受DeepMind研發。Oriol Vinyals參與了AlphaStar的項目，而他此前是谷歌大腦的團隊成員。（記者 梁辰）