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原文作者：Connie Loizos
谷歌在AI基础设施的军备竞赛中迈出了重要一步。据Semafor首次报道，并经TechCrunch确认，谷歌已任命Amin Vahdat为新设立的AI基础设施首席技术专家（chief technologist for AI infrastructure）一职，他将直接向首席执行官Sundar Pichai汇报。此举表明了这项工作变得何等关键，因为谷歌正计划在2025年底前投入高达930亿美元的资本支出——而且其母公司Alphabet预计明年的这一数字将会更高。
Vahdat并非此领域的新手。这位计算机科学家拥有加州大学伯克利分校的博士学位，早年在上世纪90年代初曾在施乐帕克研究所（Xerox PARC）担任研究实习生。在过去的15年里，他一直在低调地构建谷歌的AI骨干网。在2010年以工程研究员和副总裁身份加入谷歌之前，他曾是杜克大学的副教授，后来成为加州大学圣地亚哥分校的教授兼SAIC讲席教授。他的学术资历非常深厚——似乎已发表了近395篇论文——他的研究始终聚焦于如何让计算机在海量规模下更高效地工作。
Vahdat在谷歌内部已经享有很高的声望。就在八个月前，在Google Cloud Next大会上，他以机器学习、系统和云AI部门的副总裁兼总经理的身份登台，发布了公司第七代TPU，代号“Ironwood”。他当时公布的规格令人震惊：每个芯片荚（pod）包含超过9000个芯片，提供42.5艾 উপস（exaflops）的算力——据他介绍，这比当时世界排名第一的超级计算机的算力高出24倍以上。他对听众说：“在短短八年内，对AI算力的需求增长了1亿倍。”
据Semafor报道，在幕后，Vahdat一直在协调那些不起眼但至关重要的工作，这些工作使谷歌保持竞争力。这包括用于AI训练和推理的定制TPU芯片，这为谷歌相对于OpenAI等竞争对手提供了优势；还包括Jupiter网络，这是一个超快的内部网络，使谷歌所有服务器能够相互通信并移动海量数据。（在去年年底的一篇博客文章中，Vahdat表示Jupiter现在的扩展能力达到了每秒13拍比特（petabits），他解释说，这个带宽理论上足以同时支持地球上所有80亿人进行视频通话。）
Vahdat还深度参与了Borg软件系统的持续开发，Borg是谷歌的集群管理系统，作为协调其数据中心所有工作的“大脑”。他还表示，他监督了Axion的开发，Axion是谷歌首款专为数据中心设计的定制Arm架构通用CPU，谷歌已于去年正式推出该产品并持续进行迭代。
简而言之，Vahdat是谷歌AI故事中的核心人物。
事实上，在一个顶级AI人才薪酬高昂且招聘竞争激烈的市场中，谷歌提升Vahdat到高管层的决定也可能旨在人才保留。当你花费了15年时间将某人打造成你AI战略的“关键人物”（linchpin）时，你就会确保他留下来。
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