隨著人工智能的落地和大規(guī)模應(yīng)用,，AI芯片也成為了常見的芯片品類,。AI芯片相比傳統(tǒng)芯片來說，主要的競爭優(yōu)勢就在于高算力和高能效比,。高算力是指能夠比傳統(tǒng)芯片更快地完成AI計算,，而高能效比則是指能比傳統(tǒng)芯片用更少的能量完成計算。
國產(chǎn)AI芯片雄心勃勃,，或?qū)崿F(xiàn)彎道超車
長期以來,，中國在CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片領(lǐng)域的自主研發(fā)能力較弱,，絕大部分高端芯片依賴國外進口,。但在AI芯片領(lǐng)域，國內(nèi)外的競爭格局尚未明朗,。在國家政策的大力支持下,，人工智能應(yīng)用市場爆發(fā)，AI芯片得到了資本等多方的關(guān)注,，受這些因素的影響,，國產(chǎn)AI芯片或能實現(xiàn)彎道超車。
人工智能應(yīng)用加速AI芯片的技術(shù)創(chuàng)新,。隨著人工智能在交通,、安防等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,，我國人工智能市場積累了海量的數(shù)據(jù)資源和多樣化的應(yīng)用場景，獨特的發(fā)展優(yōu)勢將促進國產(chǎn)AI芯片的技術(shù)創(chuàng)新,，助力中國掌控人工智能時代主導(dǎo)權(quán),。
AI芯片領(lǐng)域尚未形成生態(tài)壟斷。當前,，AI芯片成為業(yè)界熱點,，國際知名芯片廠商、互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭都紛紛布局,，同時也涌現(xiàn)了一大批初創(chuàng)公司,，但目前AI芯片領(lǐng)域尚未形成一家獨大的格局，AI芯片的競爭才剛剛開始,。全球在AI芯片領(lǐng)域的起步時間相差無幾,，國內(nèi)廠商在AI芯片領(lǐng)域的發(fā)展前景較好。
AI芯片成為企業(yè)和資本布局新焦點,。在政策利好的大背景下,，越來越多的企業(yè)和資本競相布局AI芯片。華為,、寒武紀等眾多企業(yè)紛紛推出新款A(yù)I芯片,，并在手機、機器人等領(lǐng)域布局,；此外,，AI芯片的資本市場也很活躍，寒武紀,、地平線等企業(yè)都獲得了資本市場的垂青,，完成了多輪融資。截止2018年第三季度,，中國AI芯片的投融資額達30．2億元,，AI芯片逐漸成為中國人工智能投融資的熱點領(lǐng)域。
AI芯片是AI行業(yè)發(fā)展的必然路徑,，行業(yè)驅(qū)動因素較為明顯,。受政策等因素的影響，國產(chǎn)AI芯片或能實現(xiàn)彎道超車,，助力“中國芯”的發(fā)展,。
AI時代能否迎來洗牌？
隨著AI技術(shù)的興起,，AI芯片應(yīng)用讓傳統(tǒng)的芯片巨頭的優(yōu)勢不再,，大家?guī)缀醵继幱谝粋€相對的起跑線上，甚至包括蘋果公司都計劃要進入到芯片市場了,。有消息稱,，蘋果公司正開發(fā)自己的蜂窩調(diào)制解調(diào)器技術(shù),，該技術(shù)可能用于iPhone，iPad和Apple Watch,。據(jù)路透社報道,，蘋果“已將其調(diào)制解調(diào)器芯片工程的研發(fā)從其供應(yīng)鏈部門轉(zhuǎn)移到其內(nèi)部硬件技術(shù)部門?！痹搱蟮婪Q,，這是“蘋果公司在多年從外部供應(yīng)商處購買后，正在尋求開發(fā)其iPhone的關(guān)鍵組件的一個標志,?！?/p>
而一直和蘋果鬧得的不可開交的高通把更多的重心已經(jīng)轉(zhuǎn)到5G市場，期望未來5G需求的爆發(fā)帶動智能手機PC市場二次成長,。但更重要的是,，即便5G能夠迅速進入爆發(fā)期，高通的優(yōu)勢也在大大減弱,，不再像3G,、4G時代那種近乎壟斷坐收專利費的地位。華為,、蘋果、英特爾,、三星等公司,，都在布局5G。進入到AI時代,，市場普遍認為,，半導(dǎo)體芯片市場將進入到一個新發(fā)展階段，市場重新洗牌未嘗不會發(fā)生,。
AI的未來
盡管深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速地推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展,，許多研究人員依然相信，要達到最終的AI目標,，我們依然需要更多的不同方法,。
大多數(shù)AI芯片的設(shè)計思路依然是LeCun和Hinton等人在十幾年前發(fā)表的思想的改進版本，但沒有任何理由相信,，這條路上的指數(shù)級增長能夠讓AI像人類那樣思考,。
我們今天所知的AI并不能把一個任務(wù)上獲得的深度學習經(jīng)驗推廣到其他新的、不同的任務(wù)上,。
而且,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不能很好地吸收以前的知識，或吸收“上下”或者“孩子有父母”這種簡單的規(guī)則,。
最后,，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI需要大量的數(shù)據(jù)進行學習,，而人類只需一次觸摸火爐的經(jīng)驗就能學會不再碰火爐。現(xiàn)在依然不清楚怎樣才能將現(xiàn)在的AI技術(shù)應(yīng)用到?jīng)]有大量數(shù)據(jù)的問題上,。
盡管按照目前人類的標準來看,，AI芯片并沒有只能，但它們依然很聰明,，而且很可能在不遠的未來它們會變得更聰明,。
這些芯片會繼續(xù)引領(lǐng)半導(dǎo)體技術(shù)、計算機體系結(jié)構(gòu)和SoC設(shè)計的發(fā)展,，從而促進更強大的處理能力,，促使下一代AI算法的出現(xiàn)。
同時,，新的AI芯片也會進一步需要更多的內(nèi)存系統(tǒng)和芯片內(nèi)互聯(lián)架構(gòu),，以確保新的硬件加速裝置能夠為深度學習提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流。