同时，Google 将第二代 TPU 引入云端，作为 Google Compute Engine 的一部分，成为 Cloud TPU。不过 Google 也没有完全「封杀」其他的硬件，Pichai 就表示，「我们希望 Google Cloud 是最好的机器学习云，并为用户提供 CPU 、GPU 和 TPU 等更广泛的硬件支持。」
而 Cloud TPU 带来的最大好处就是 Google 的开源机器学习框架 TensorFlow。TensorFlow 现在已经是 Github 最受欢迎的深度学习开源项目，可以想象，Cloud TPU 出现后，开发人员和研究者就可以更轻松地在 CPU、GPU 或 Cloud TPU 上训练机器学习模型。
此外，Google 还发布了一个全新版本的 TensorFlow，这个专门为移动设备开发的版本名为 TensorFlow Lite——这个全新的程序集允许开发者们编写更为简洁的深度学习模型，从而可以在 Android 智能手机等移动设备上运行。一如既往，Google 也将开源 TensorFlow Lite，并在今年晚些时间开放 API 端口。
概括来讲，我们可以从两条线理解 Google 今天在 AI 方面的举动。第一，在基础的计算能力、系统平台等方面继续向业界最前沿发力，努力维持自己在这方面的优势；第二，在面向普通用户的应用层面，则持续向更深入用户日常生活的场景探索。通过这样「双管齐下」的策略，Google 虽然没有那种所谓的「激动人心」的新产品推出，但也许走得更稳固了。
Google 已经做到这里了，其他人怎么办？
不再是「mobile first」，而是「AI first」，这就是 Google 在今天的 I/O 大会上反复强调多次的话。事实上，我们对 Google 在人工智能领域的决心不应该再有任何的不确定，就像 Facebook 在智能手机出现之后向「mobile」转型的决心一样，Google 也将 AI 设为了自己在未来若干年中的立身之本。
早在一年多之前，我就曾经在一次活动中听闻李开复提道「Google 在人工智能领域领先世界上的所有竞争对手」，此言是否过于绝对我们不知道，但大概能反映出 Google 在业界的威名。
不过事实上，在两三年前，Google 当时在 I/O 大会这样的场合里还没怎么提到过「人工智能」这个概念。14 年他们的重点是 Android Wear 及 Material Design，到了 15 年则只有 Google Photos 中涉及到了相关部分；即使到了去年，虽然人工智能的内容占比大大提升，也只能说是重点之一。
然而，到了今年，事情已经发生了天翻地覆一般的变化，AI 的概念贯穿整场，你几乎很难不在一个新的发布中找到与人工智能有关的部分。无论是从基础训练的硬件层面（TPU），还是到了系统层面（TensorFlow），再到一个个单独的应用层面，Google 都已经有了自己完整的布局，并形成了相对强势的地位。
仅拿 C 端产品为例。从去年集中在智能语音领域的动作（Google Home/Google Assistant），到今年在视觉方向的集中发力（Google Lens/Google Photos），再结合其通过 Google Home 升级之后联通各个家庭智能终端的能力，Google 几乎已经覆盖到了一个普通用户大部分的智能生活场景。
而这种看上去静水深流一般的变化虽然让很多普通用户觉得「缺乏亮点」，但在业界带来的震动却着实不小。极客公园创始人张鹏就认为，Google 今年在 AI 领域的各种展示充分表现了其在这个领域的强大实力，也让人们意识到，人工智能领域想要出现新的巨头型公司的可能性已经不大了。
所以，当他描述自己心情的时候，他用上了「兴奋」与「感伤」这一对不太相近的词。「兴奋」当然是指见猎心喜，但「感伤」则意味着这个兴起不久的领域似乎又已经被这几家「老巨头」所瓜分。事实上，当 Google 这种体量的公司在正确的方向上投入足够多的力量时，小的创新力量恐怕真的很难和其相抗衡。
但无论如何，整个 AI 行业仍然在大踏步前进，无论最后的赢家是谁，这个行业都不会输。
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