據塞馬福（Semafor）率先報道、后經科技博客 TechCrunch 證實的一份備忘錄顯示，谷歌在人工智能基礎設施軍備競賽中邁出重大一步，將阿明?瓦赫達特提拔為人工智能基礎設施首席技術專家。這是一個新設立的職位，直接向首席執行官桑達爾?皮查伊匯報。此舉標志著，隨著谷歌計劃到 2025 年底將資本支出提高至 930 億美元（其母公司字母表預計明年這一數字還會大幅增長），相關基礎設施工作已變得至關重要。

　　瓦赫達特并非行業新人。這位擁有加州大學伯克利分校博士學位的計算機科學家，早在 20 世紀 90 年代初就曾在施樂帕克研究中心擔任研究實習生，過去 15 年來一直在默默搭建谷歌的人工智能技術根基。2010 年以工程研究員兼副總裁身份加入谷歌前，他曾任杜克大學副教授，后又擔任加州大學圣迭戈分校教授及科學應用國際公司講席教授。他的學術履歷十分亮眼 —— 發表的論文數量約達 395 篇，且其研究方向始終聚焦于實現大規模計算機的高效運行。

　　瓦赫達特在谷歌內部本就擁有較高關注度。就在 8 個月前的谷歌云大會（Google Cloud Next）上，他還以機器學習、系統及云人工智能領域副總裁兼總經理的身份登臺，發布了公司第七代張量處理單元（TPU）“鐵木”（Ironwood）。他當時公布的產品參數十分驚人：每個計算單元搭載超 9000 顆芯片，可提供 42.5 百億億次浮點運算能力，他稱這一算力是當時全球頭號超級計算機的 24 倍以上。他還向現場觀眾表示：“僅過去 8 年，人工智能算力的需求就增長了 1 億倍。”

　　正如塞馬福所指出的，在幕后，瓦赫達特一直統籌著那些雖不引人注目但至關重要的工作，正是這些工作保障了谷歌的競爭力，其中包括用于人工智能訓練和推理的定制化 TPU 芯片（這一技術讓谷歌相較 OpenAI 等對手形成優勢），以及 “朱庇特”（Jupiter）超高速內部網絡 —— 該網絡能實現所有服務器間的互聯互通和海量數據傳輸。（瓦赫達特去年年底在一篇博客中稱，朱庇特網絡的帶寬現已拓展至 13 拍比特 / 秒，他解釋說，理論上這一帶寬足以支持全球 80 億人同時進行視頻通話。）

　　此外，瓦赫達特還深度參與谷歌集群管理系統 “博格”（Borg）軟件系統的持續開發，該系統堪稱協調谷歌所有數據中心工作的 “大腦”。他還曾透露，自己主導了谷歌首款面向數據中心的定制化 Arm 架構通用中央處理器（CPU）“阿克西恩”（Axion）的研發，這款芯片于去年發布，目前仍在持續迭代。

　　簡言之，瓦赫達特是谷歌人工智能版圖中的核心人物。

　　事實上，在頂尖人工智能人才薪資水漲船高、各大企業挖角不斷的市場環境下，谷歌將瓦赫達特擢升至高管層，或許也有挽留人才的考量。當你花了 15 年時間將一個人培養成自身人工智能戰略的關鍵支柱，自然要確保他能留任。