近些年不论是面部识别、语音识别技术，还是城市规划、自动驾驶等，人工智能好像包含了人们生产制造日常生活的各个方面。AI智能芯片有着极大的产业链使用价值和战略意义，别以为只是一块小小芯片，內部集成化数以亿计的电源电路，普遍用于电脑上、手机上、家用电器、汽车、工业控制系统等各种各样电子产品和系统软件。要是没有芯片，很多高档领域的发展趋势均会受限制。尽管在我国长期性处在追逐趋势，但与发达资本主义国家差别依然十分巨大。

当今伴随着人工智能的迅猛发展，AI芯片早已变成了最趋之若鹜的项目投资行业，对于AI芯片一词可了解为面向AI应用的处理器芯片，它同时属于AI和处理器芯片两大领域的结合。现阶段的GPU、FPGA、DSP和ASIC等处理器等比较适合AI，各大生产商业也结合了自身的特性推出了不同应对的方案。

AI芯片发展历程

(1) 2007 年以前， AI 芯片产业一直没有发展成为成熟的产业; 同时由于当时算法、数据量等因素， 这个阶段 AI 芯片并没有特别强烈的市场需求，通用的 CPU 芯片即可满足应用需要。

(2) 随着高清视频、 VR、 AR游戏等行业的发展， GPU产品取得快速的突破; 同时人们发现 GPU 的并行计算特性恰好适应人工智能算法及大数据并行计算的需求，如 GPU 比之前传统的 CPU在深度学习算法的运算上可以提高几十倍的效率，因此开始尝试使用 GPU进行人工智能计算。

(3) 进入 2010 年后，云计算广泛推广，人工智能的研究人员可以通过云计算借助大量 CPU 和 GPU 进行混合运算，进一步推进了 AI 芯片的深入应用，从而催生了各类 AI芯片的研发与应用。

(4) 人工智能对于计算能力的要求不断快速地提升，进入 2015 年后， GPU 性能功耗比不高的特点使其在工作适用场合受到多种限制， 业界开始研发针对人工智能的专用芯片，以期通过更好的硬件和芯片架构，在计算效率、能耗比等性能上得到进一步提升。

我国AI芯片发展情况

目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。 长期以来，中国在 CPU、 GPU、DSP 处理器设计上一直处于追赶地位，绝大部分芯片设计企业依靠国外的 IP 核设计芯片，在自主创新上受到了极大的限制。 然而，人工智能的兴起，无疑为中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳的机遇。 人工智能领域的应用目前还处于面向行业应用阶段，生态上尚未形成垄断，国产处理器厂商与国外竞争对手在人工智能这一全新赛场上处在同一起跑线上，因此， 基于新兴技术和应用市场，中国在建立人工智能生态圈方面将大有可为。

由于我国特殊的环境和市场，国内 AI 芯片的发展目前呈现出百花齐放、百家争鸣的态势， AI 芯片的应用领域也遍布股票交易、金融、商品推荐、安防、早教机器人以及无人驾驶等众多领域，催生了大量的人工智能芯片创业公司，如地平线、深鉴科技、中科寒武纪等。

尽管如此， 国内公司却并未如国外大公司一样形成市场规模， 反而出现各自为政的散裂发展现状。除了新兴创业公司，国内研究机构如北京大学、清华大学、中国科学院等在AI 芯片领域都有深入研究;而其他公司如百度和比特大陆等， 2017 年也有一些成果发布。可以预见，未来谁先在人工智能领域掌握了生态系统，谁就掌握住了这个产业的主动权。

在AI芯片行业，现阶段都还没发生一款CPU类的通用性AI芯片。针对现阶段专业技术人员而言，重中之重是科学研究芯片构架问题。软件是完成智能的关键，芯片是支撑点智能的根本。在当前AI芯片发展趋势中，短时间内以异构计算为主导来加速各种应用算法的落地，中期则是要发展自重构、自主学习、自适应的芯片来支撑算法的演变和人类的当然智能，长期性则是朝通用性AI芯片方向的发展趋势。