对于大部分AI芯片公司而言，如何度过2019年的资本寒冬是他们更关注的问题。在资本寒冬，投资机构为了安全考虑，还是投资头部企业。
随着AI应用的普及，市场上基于云端和终端的应用需求诞生了一系列AI芯片公司，掀起了一波热潮。AI芯片热度自2018年第三季度达到顶峰后逐渐降低，于2019年2月骤降至冰点，AI芯片行业遇冷。
有可预见的市场空间，但如今AI芯片却明显遇冷，可以说现在AI芯片行业遇冷。相较于2017、2018年的AI芯片狂潮，2019年的情况会有所改变。
AI芯片需要过硬的迭代
尽管目前AI在行业应用方面的渗透有限，但是算力的供需还是不平衡。原来由摩尔定律驱动的计算产业，面对爆发式的计算需求无以为继。摩尔定律在正常的时候，以每年1．5倍增长，50％的算力增长，在过去几年间，每年的算力实际增长只有10％。人工智能在过去几年间，算力增长了30万倍，至少每一年的算力要增长10倍。
这意味着人工智能除了算法外，对算力也存在强大的需求。面对增多的B端应用场景，也有更多的AI芯片公司加入角逐。从功能角度细分，AI芯片可分为训练芯片和推理芯片，在训练方面，目前英伟达独树一帜，但是在推理方面，可选择的芯片种类不只是GPU，还有FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）等。在各个分类中，芯片巨头们各有千秋，接下来还要考验落地情况。
现实困境VS增长契机
①目前在AI芯片领域没有哪一家占据绝对优势，初创企业方面，毕竟仍在草创阶段，客户的采用意愿，以及导入后终端市场的接受状况，将是未来需要观察的地方。AI芯片的布局速度将决定最终的走向。
②国内外主要是技术结构上的差距，底层技术科学上和国外的差距显著，但是应用层面上差距不大，甚至有创新的应用点。不少AI芯片公司通过定制化服务小规模客户，针对B端场景进行开发，比如专门处理语音、图像。
③大容量存储和高密度计算，当神经 学习网络的复杂度越来越高的时候，参数也会越来越多，怎么处理是一大难题；第二个挑战是要面临特定领域的架构设计，因为场景越来越丰富，这些场景的计算需求是完全不一样的。怎么样通过对于不同的场景的理解，设置不同的硬件架构变得非常重要。
④从芯片规格设计、芯片结构设计、RTL设计、物理版图设计、晶圆制造、晶圆测试封装，需要2到3年时间，正常的时间里软件会有一个非常快速的发展。但是算法在这个期间内将会快速更新，芯片如何支持这些更新也是难点。
⑤随着工艺不断的提升，从90纳米到10纳米，逻辑门生产的成本到最后变得饱和。也许在速度上、功耗上会有提升，但单个逻辑生产的成本不会再有新的下降。这种情况下如果仍然用几千甚至上万个晶体管去做一个比较简单的 学习的逻辑，最后在成本上是得不偿失的。
⑥2019年AI芯片公司的一大挑战和契机是如何在保持自己核心技术领先性、持续迭代产品的同时，证明自己的商业化能力，证明自己具有能够将技术优势转化为商业成功的商业模式。而实现规模商用的核心点在于找到满足客户需求的差异化优势。
⑦AI芯片只有落地场景中才能体现其价值，也才能体现AI芯片公司的价值。对于AI芯片公司，一方面要充分发挥和培养自己的核心技术优势，不断打磨和迭代自己的产品；另一方面要深入场景，挖掘和理解场景需求，以开放的心态推动产业合作、赋能产业升级，推动AI芯片在场景中的落地。
⑧当下数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，新一代的基于3D堆叠存储技术的AI芯片架构已经成为趋势。AI芯片中数据带宽的需求会进一步推动3D堆叠存储芯片在AI训练芯片中的普遍应用。而类脑计算芯片也会在寻找更合适的应用中进一步推动其发展。在数据中心的训练场景，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。
⑨成熟领域竞争激烈。在边缘端做好细分应用场景的极致加速，是初创公司进入市场的机会。问题在于，应用场景虽然繁多，但经过实践迈向成熟的场景，往往就是大家熟悉几个领域——安防视觉、城市交通管理、自动驾驶、智能语音等。
我国的高度重视
今年已是人工智能第二次进入《政府工作报告》，充分显示了中国对 AI 产业发展的重视。然而，今年除了中央对人工智能产业发展的支持之外，地方政府也纷纷出台相关的 AI 政策和规划。
我国虽然在芯片半导体领域与世界顶尖水平相去甚远，在传统芯片领域直接与国际巨头硬碰硬不是什么好主意。但是在AI领域，中国已经具有很强的实力，充分利用自己的长项是明智之举。
拉长时间来看，我国的芯片、半导体相关创业公司和海外相比，发展的时间较短，还有大幅提升空间；从整个芯片产业链来看，设计、制造、封装、测试、销售环节分工明确，而每一个环节都需要慢工出细活的工匠精神，精细打磨才能出好的产品。
所以说，充分利用自己在AI方面的实力、抓住未来的巨大需求、利用AI芯片当前研究水平较低的现状，在芯片领域另辟蹊径，是中国在相关高新领域弯道超车的绝佳机会。
总结
辉煌设想、浩大投资固然很好，但对于科技攻关来说，人才和时间才是关键。做好长期投入的准备，才谈得上成果。坚持下去打好持久战可能会成为长期战略，也就意味着AI芯片的研发必须具备战略的长远布局，只有这样才能走得更远，活的更长。
芯片是任何电子产品的灵魂，如今比战略物资石油地位还高，现在每年的芯片进口代价都超过石油。而如今的AI芯片所面临的挑战与契机是相对应的，敢为天下先的发展思路是打破AI芯片现状的方式。
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