近幾年來,，人工智能作為自互聯(lián)網(wǎng)誕生以來的第二次技術(shù)形態(tài)的體現(xiàn),，隨著智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用,，不同場景的算法持續(xù)涌現(xiàn),，計算數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,。不少廠商為了追求產(chǎn)品多樣化,，不斷推出新功能,，在產(chǎn)品中提到的“人機交互”,、“智能識別”等新鮮的概念詞匯,，以此吸引消費者的購買欲望,。

與此同時，AI芯片作為人工智能技術(shù)的硬件基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)落地的載體,，吸引了眾多巨頭和創(chuàng)企入局,，各類AI芯片相繼面世。

在胡潤研究院發(fā)布的《2020胡潤中國芯片設(shè)計10強民營企業(yè)》榜單中，按照企業(yè)市值或估值列出了中國10強本土芯片設(shè)計民營企業(yè),，分別為：韋爾股份,、匯頂科技、兆易創(chuàng)新,、卓盛微電子,、君正集成電路、圣邦微電子,、比特大陸,、瑞芯微、晶晨半導體,、地平線,、寒武紀科技。11家芯片設(shè)計企業(yè)中比特大陸,、地平線,、寒武紀科技3家都是AI芯片公司，占據(jù)了將近1／3的比重,，足以見得AI芯片發(fā)展的重要性和火熱程度,。

AI芯片快速崛起的原因

1、市場需求擴張

在人工智能發(fā)展的初期,，算法為王,，像數(shù)據(jù)中心、大數(shù)據(jù)分析,、精準營銷等方面成功實現(xiàn)了商業(yè)落地,。隨著智能化變革深入到交通、安防,、通信等領(lǐng)域,，受功耗、傳輸數(shù)據(jù),、時延等條件限制,，僅靠原有的云端計算解決方案難以滿足人工智能本地應(yīng)用落地計算需求，在終端,、邊端場景同樣需要人工智能計算,，因此催生了AI芯片新硬件的發(fā)展。

“不管有什么好的AI算法,，要想最終得到應(yīng)用,，就必然要通過芯片來實現(xiàn)?！鼻迦A大學微電子所所長魏少軍教授曾這樣表示,，作為算法的載體,，芯片硬件的提升也為先進的軟件算法帶來了更多的機會，為高性能,、高算力AI芯片的出現(xiàn)提供了更多保障,。

2、政策支持,，資本看好

人工智能正成為國際學術(shù)的新焦點,，加快新一代人工智能培養(yǎng)，已成為抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略性問題,。對此,，國家對人工智能的發(fā)展高度重視，并陸續(xù)出臺一系列人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策,。目前我國人工智能產(chǎn)業(yè)已基本成型,，從中央到各地的政策措施陸續(xù)亮相。在政策扶持下,，不僅能加快人工智能產(chǎn)業(yè)政策的落地,，還能促進產(chǎn)業(yè)深度融合，加速人工智能應(yīng)用商業(yè)化的發(fā)展,。

AI芯片市場引發(fā)了老牌芯片廠商英偉達,、英特爾的持續(xù)關(guān)注，像國內(nèi)的百度,、阿里,、華為等科技巨頭也紛紛加碼AI芯片賽道。除了巨頭的動作,，早在2014年國家多部門聯(lián)合多個企業(yè)成立了“國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金”,，一期投資高達1387億元，如今大基金二期完成2000億左右規(guī)模的募資,，接下來將重點投資人工智能,、5G、物聯(lián)網(wǎng)等終端應(yīng)用產(chǎn)業(yè),，進一步推動國產(chǎn)半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展,。

3、技術(shù)門檻稍低

為什么有大量廠商都開始轉(zhuǎn)型研發(fā)AI芯片,，很重要的一點原因是其技術(shù)門檻稍低,。很多人工智能學習都要求的是完成簡單而大量地重復輸入,，且AI芯片針對某一類特定場景進行開發(fā),，不像傳統(tǒng)CPU一樣要求“十項全能”。其次,，很多時候所謂的AI芯片并不是獨立研發(fā)的一塊芯片,，不必耗費大量精力去完成各類IP（知識產(chǎn)權(quán)）內(nèi)核,，而是針對一些AI功能進行加速優(yōu)化，以釋放更多計算資源跟其他模塊去處理復雜場景,。這也是科技企業(yè)為什么蜂擁做AI芯片的原因之一,。

國產(chǎn)技術(shù)解決AI算力問題

當前AI運算需要系統(tǒng)能夠高效處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、視頻,、圖像,、語音等），因此需要硬件具有高效的線性代數(shù)運算能力,，計算任務(wù)具有單位計算任務(wù)簡單,，邏輯控制難度要求低，但并行運算量大,、參數(shù)多的特點,，并對芯片的多核并行運算、片上存儲,、帶寬,、低延時的訪存等提出了較高要求。針對不同應(yīng)用場景,，AI芯片還應(yīng)滿足對主流AI算法框架兼容,、可編程、可拓展,、低功耗,、體積及造價等需求。

針對這些需求,，GPUFPGAASIC等異構(gòu)計算芯片被投入應(yīng)用到AI應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域,，解決了算力不足的問題。相關(guān)領(lǐng)域國產(chǎn)技術(shù)的重大突破也為行業(yè)應(yīng)用帶來更多可能,。

例如,，芯動科技2018年在全球和美國英偉達公司同步，率先攻克頂級難度的GDDR6高帶寬顯存技術(shù)瓶頸,，全定制計算核,，成功量產(chǎn)高性能計算GPU產(chǎn)品。2019年推出了4K／8K顯示的HDMI2．1技術(shù)和高速Serdes memory 等先進產(chǎn)品,；今年又率先推出國產(chǎn)自主標準的Innolink Chiplet和HBM2E等高性能計算平臺技術(shù),，適用于高性能AI／云計算應(yīng)用。

對產(chǎn)品落地遭遇瓶頸的國內(nèi)AI企業(yè)和芯片設(shè)計商來說,，芯動科技提供的包括IP,、技術(shù)、量產(chǎn),、資源等芯片定制一站式服務(wù),，而全國產(chǎn)IP也可根據(jù)客戶應(yīng)用場景進行面積,、功耗等PPA優(yōu)化，一步到位交鑰匙快速集成,，提供從FPGA到ASIC,、從概念的量產(chǎn)的前后端全過程解決方案，加快芯片開發(fā)周期,。