据塞马福（Semafor）率先报道、后经科技博客 TechCrunch 证实的一份备忘录显示，谷歌在人工智能基础设施军备竞赛中迈出重大一步，将阿明・瓦赫达特提拔为人工智能基础设施首席技术专家。这是一个新设立的职位，直接向首席执行官桑达尔・皮查伊汇报。此举标志着，随着谷歌计划到 2025 年底将资本支出提高至 930 亿美元（其母公司字母表预计明年这一数字还会大幅增长），相关基础设施工作已变得至关重要。

　　瓦赫达特并非行业新人。这位拥有加州大学伯克利分校博士学位的计算机科学家，早在 20 世纪 90 年代初就曾在施乐帕克研究中心担任研究实习生，过去 15 年来一直在默默搭建谷歌的人工智能技术根基。2010 年以工程研究员兼副总裁身份加入谷歌前，他曾任杜克大学副教授，后又担任加州大学圣迭戈分校教授及科学应用国际公司讲席教授。他的学术履历十分亮眼 —— 发表的论文数量约达 395 篇，且其研究方向始终聚焦于实现大规模计算机的高效运行。

　　瓦赫达特在谷歌内部本就拥有较高关注度。就在 8 个月前的谷歌云大会（Google Cloud Next）上，他还以机器学习、系统及云人工智能领域副总裁兼总经理的身份登台，发布了公司第七代张量处理单元（TPU）“铁木”（Ironwood）。他当时公布的产品参数十分惊人：每个计算单元搭载超 9000 颗芯片，可提供 42.5 百亿亿次浮点运算能力，他称这一算力是当时全球头号超级计算机的 24 倍以上。他还向现场观众表示：“仅过去 8 年，人工智能算力的需求就增长了 1 亿倍。”

　　正如塞马福所指出的，在幕后，瓦赫达特一直统筹着那些虽不引人注目但至关重要的工作，正是这些工作保障了谷歌的竞争力，其中包括用于人工智能训练和推理的定制化 TPU 芯片（这一技术让谷歌相较 OpenAI 等对手形成优势），以及 “朱庇特”（Jupiter）超高速内部网络 —— 该网络能实现所有服务器间的互联互通和海量数据传输。（瓦赫达特去年年底在一篇博客中称，朱庇特网络的带宽现已拓展至 13 拍比特 / 秒，他解释说，理论上这一带宽足以支持全球 80 亿人同时进行视频通话。）

　　此外，瓦赫达特还深度参与谷歌集群管理系统 “博格”（Borg）软件系统的持续开发，该系统堪称协调谷歌所有数据中心工作的 “大脑”。他还曾透露，自己主导了谷歌首款面向数据中心的定制化 Arm 架构通用中央处理器（CPU）“阿克西恩”（Axion）的研发，这款芯片于去年发布，目前仍在持续迭代。

　　简言之，瓦赫达特是谷歌人工智能版图中的核心人物。

　　事实上，在顶尖人工智能人才薪资水涨船高、各大企业挖角不断的市场环境下，谷歌将瓦赫达特擢升至高管层，或许也有挽留人才的考量。当你花了 15 年时间将一个人培养成自身人工智能战略的关键支柱，自然要确保他能留任。