根據The Information的一份報告，亞馬遜已開始設計定制的人工智能芯片，該芯片將為未來的Echo設備提供動力，并改善其Alexa語音助手的質量和響應時間。此舉緊隨競爭對手Apple和Google，兩家公司已經開發并部署了各種規模的定制AI硬件。人工智能任務，因為它們計算密集，通常需要為設備本身定制設計的芯片，甚至需要為數據中心定制設計的服務器，其中AI算法通常是從云中進行培訓，開發和部署的。

雖然亞馬遜不太可能實際生產芯片，但由于缺乏制造經驗和在中國的制造業務，這一消息確實對Nvidia和英特爾等公司的業務構成了風險。兩家公司都已將大部分芯片制造專業知識轉移到人工智能和新興領域的未來，并通過為蘋果，亞馬遜等公司設計和制造芯片來賺錢。

亞馬遜尋求在智能家居硬件市場以及面向消費者的人工智能產品領域保持競爭力，有近450名員工擁有芯片專業知識，據The Information報道，這歸功于電子商務巨頭的重要雇傭和收購在過去的幾年里制造的。收購包括2015年以3.5億美元收購以色列芯片制造商Annapurna Labs，以及去年底收購安全相機制造商Blink。該計劃是亞馬遜開發自己的AI芯片，因此在其不斷擴展的Echo系列中，Alexa驅動的產品可以進行更多的設備上處理，而不必與云進行通信，這一過程可以提高響應速度。

蘋果和谷歌都開始了類似的轉變。Apple已開始為iPhone開發自己的芯片，如設備的圖形處理器和電源管理單元，并因此切斷了長期供應商。(蘋果公司與蘋果公司簽訂合同后，一家蘋果供應商Imagination Technologies 被迫將自己賣給了一家私募股權公司。)特別是對于AI而言，Apple 設計了一種新的“神經引擎”，作為其A11 Bionic芯片的一部分，它處理機器學習算法的設備上處理，為Face ID和ARKit應用程序等功能提供支持。

另一方面，谷歌多年來開發了自己的AI硬件，從其定制的ASIC處理器(Tensor Processing Unit)開始。TPU為其TensorFlow AI培訓平臺量身定制，去年升級為第二版，這使得Google在機器學習任務方面具有優勢。例如，TPU構成了谷歌子公司DeepMind的AlphaGo系統的基礎，它幫助谷歌與其他人工智能研究巨頭Facebook保持競爭，Facebook也設計了自己的AI培訓服務器硬件。

在過去兩年左右的時間里，谷歌已將其部分知識轉移到消費者領域，在那里它開始開發自定義AI芯片，為像Clips相機這樣的設備供電。谷歌還在Pixel 2中設計了圖像處理器，該公司去年開始挖走蘋果工程師，可能設計出未來Pixel設備的整個芯片組。因此，亞馬遜要與谷歌和蘋果競爭，它顯然在控制自己的芯片設計和改進其已經提供的AI產品方面具有優勢。