[Google宣布Edge TPU， AIoT平台三國大戰展開]
在Computex 2018期間，AWS跟Azure都分別透過論壇及Keynote，展示了自身AIoT的解決方案，Google也很快追上，在上週的Google Cloud Next 2018大會上宣佈了Edge版的TPU（Tensorflow Processing Unit）與第三代的雲伺服器用的TPU。
[Google 以ASIC強化Edge端人工智慧]
不同於AWS跟MS Azure的解決方案的強化物聯網安全，Google因為人工智慧架構Tensorflow的高市占，與對應雲伺服器上人工智慧運算晶片TPU上的優勢，讓它推出Edge版的TPU迎戰，針對AIoT的終端最佳化。因為Google非常了解Tensorflow的整體能力，而經過雲伺服器上TPU學習的模型，轉到Edge版的TPU，讓以Tensorflow架構的推論引擎可以有邊緣計算上最有效率而省電的發展。
當然，物聯網的終端設備還是要考慮到網路安全，不過Google在這次大會中只提到將跟各個生態系廠商一起合作，以安全元件的方式進行，並未談太多。但這也跟原來Google強調目前的方案只跟生態系和在自家使用的政策一致。而這次的展示宣誓味道十分濃厚，當然，這也跟它雖然相關技術領先，但是公有雲平台市占遠落後AWS與MS Azure有關。
[Edge TPU有助於Google Assistant強化隱私權]
因為像Edge TPU這類的人工智慧ASIC晶片可以強化終端的人工智慧反應，在延遲少、隱私權考量大的相關需求上，將會扮演很好的角色。Google雖然之前利用了消費者使用Google 助手的語音資料，但在歐盟宣布GDPR，且消費者對隱私權越來越重視之時，使用Edge TPU來強化Google Home等系統的Edge能力需求日益成長。而這樣的Edge TPU晶片，接下來可以應用到Google Pixel手機、Waymo無人車…等等產品線，
[AWS AIoT目前沒有含加速晶片的解決方案]
從AWS、微軟 Azure跟Google三大公有雲廠商對AIoT上的佈局，可以看出對AIoT的重視，而微軟有 Azure Sphere強化安全的加速晶片，Google有Edge TPU的強化人工智慧的加速晶片，相較之下，雖然AWS在公有雲三雄中佔有率最高，但在AIoT解決方案目前在人工智慧與安全方面都是軟體方案，在日後AIoT系統大戰時，會不會反而是AWS AIoT系統終端裝置的重大弱項，值得觀察。
而在AIoT上跟AWS合作，提供相關硬體加速晶片，我認為可能是台灣IC設計廠商的機會：大多新創選用AWS的雲系統，可以搭配有台灣IC廠商的加速晶片的設備一起打進AIoT市場，這樣就可以借助AWS在公有雲的高佔有率，這樣的合作有很大的想像成長空間。
