人工智能主要包括三大要素，分别是数据、算法和算力。其中数据是基础，正是因为在实际应用当中的数据量越来越大，使得传统计算方式和硬件难以满足要求，才催生了AI应用的落地。
AI芯片的生态圈
从广义说，能够驱动AI程序的芯片都叫做AI芯片。从狭义来说，AI芯片是为适应AI算法进行了特殊设计的芯片。
从应用层面讲，AI芯片主要分为云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片应用于云端服务器及数据中心；端AI芯片应用于智能设备、IoT端设备。未来，人工智能将会在我们的日常生活中得到极大普及，正如英伟达创始人黄仁勋所说：“未来，AI与AI芯片将无处不在：咖啡机、保温杯、麦克风、甚至耳环、鞋子这些小物件都会智能化。”
云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、支持图片识别、以及语音、视频处理。端AI芯片则需要嵌入到设备内部，让设备不联网就能具备AI能力。AI芯片之于人工智能的意义，可以理解为发动机之于汽车。人工智能理论已经提出多年，由于它需要一台计算能力超强的“发动机”驱动，所以多年没有真正跑起来，直到AI算法、大数据以及AI芯片的出现。
人工智能的破局是在2012年计算机视觉届的“奥林匹克”—ImageNet挑战赛的赛场上，来自多伦多大学的Geoffrey Hinton教授和他的团队第一次用上了GPU芯片和 学习算法，成为AI史上的一个重要节点。
在2015年的ImageNet大赛上，微软亚洲研究院团队更是凭借GPU与 学习算法，第一次让计算机的图像识别超过了人类。人类识图错误率约为4％，而冠军团队机器识图的错误率为3．57％。在图像识别兴起之后，视频识别、语音识别、翻译、语音助手等一系列AI应用应运而生。
AI芯片的爆发，至少将会影响到四个应用场景：家居／消费电子、安防监控、自动驾驶以及云计算。
AI芯片困局：竞争力与差异化
目前，无论是初创公司还是芯片设计巨头，压力都是与日俱增。一般而言，只要有应用场景的支持、足够的资金和工程能力，AI芯片做出来不会成为大的问题。但对于AI芯片这一新兴市场而言，谈市场布局实在有些为时过早，大家心中都明白这将是一场持久战，而产业真正的未来和发展方向还是取决于创新。
从现有的市场情况来看，2019年整个产业趋于平静也反应出了大家已经逐渐从保证功能的粗放设计转变为提高竞争力和差异性的精耕细作了，但要做出竞争力和差异化却不容易。
想要赢得客户，做服务、建生态是当下打开市场的出路，但是“硬件好做，软件难”却是大家普遍反映的问题。有业内人指出，无止境的软件工具优化让大家备受困扰，从单核、多核到多芯片、多板卡，再到神经网络算法与非NN算法、异构系统、软硬件联合优化，软件工程师会遇到各种问题，这都将为大家不断深耕上层的带来阻力。
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