AI芯片，在一轮轮的玩家涌入后，也从大张旗鼓的宣传期走向现实场景的落地应用。这个介于AI和半导体两大产业之间“新兴事物”，也进入了沉淀期。
AI芯片气势如虹 智能手机成最大受益者
业内一般认为，AI芯片指的是根据神经网络等AI算法，进行特殊设计的芯片。根据应用场景划分，AI芯片目前可分为用于云端服务器机房等地的云端AI芯片，以及用于端智能、IoT设备的终端AI芯片。
对于手机来说，芯片是其大脑和灵魂，集合着CPU、GPU、DSP、通信模块等实现其他功能的硬件基础，也是智能手机中高低档划分的重要指标。芯片作为底层基础，也决定着智能手机性能的想象空间。
在华为率先在传统的手机SoC中加入独立的AI独立处理单元NPU后，AI独立处理单元的设计也成为了行业的发展趋势。
AI独立处理单元的加入，全面提升了智能手机的用户体验。在拍照、解锁、游戏等智能手机的广泛应用中都会应用到AI处理模块的运算能力，对手机运算速率的提升有极大的影响。
从目前来看，手机是AI芯片最大的获利行业，同时手机端的AI芯片进展也在引领着整个终端AI芯片行业的发展。
AI推断需求暴涨，推动FPGA市场加速增长
目前，人工智能可谓是非常的火爆。而数据的爆发式增长，人工智能算法的不断完善以及芯片算力的快速增长，则是推动人工智能应用爆发的三大关键因素。
随着人工智能计算的快速发展，自去年以来更是出现了一股AI芯片的热潮。由于传统的CPU、GPU已经开始难以满足越来越多的新的需求，并且在AI计算能效上也开始处于劣势。在此形势之下，半定制的FPGA和定制型的ASIC开始迎来了高速的发展。
虽然ASIC芯片的计算能力和计算效率都直接根据特定的算法的需要进行定制的，可以实现体积小、功耗低、计算性能高、计算效率高等优势，但是人工智能仍在快速发展，每天都会有不少新的算法／模型出现，很多领域都还没有一个标准的算法。
而ASIC芯片则是针对特定算法的需要进行设计的，设计一旦完成就无法修改，通常一颗ASIC芯片从设计到量产一般都需要18－24个月的时间，这也意味着当这款ASIC芯片量产之时，可能就已经落后于当下算法发展的18－24个月的时间。相比之下，FPGA则没有这个问题。
另外，在市场需求变化越来越快速的当下，客户都希望产品能够在快速创新的同时，尽可能的实现快速上市。FPGA作为一种可编程的半定制芯片，其与GPU一样具有并行处理优势，并且也可以设计成具有多内核的形态，当然其最大的优势还是在于其可以通过软件编程的手段更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元，完成既定设计功能的数字集成电路。这也意味着即使是出厂后的FPGA的逻辑块和连接，开发者若要适应新的AI算法或者实现新的功能应用，只需通过升级软件就可重新配置这些芯片，可以更加快速的适应市场的需求。
国产AI芯片雄心勃勃，或实现弯道超车
长期以来，中国在CPU、GPU等传统芯片领域的自主研发能力较弱，绝大部分高端芯片依赖国外进口。但在AI芯片领域，国内外的竞争格局尚未明朗。在国家政策的大力支持下，人工智能应用市场爆发，AI芯片得到了资本等多方的关注，受这些因素的影响，国产AI芯片或能实现弯道超车。
人工智能应用加速AI芯片的技术创新。随着人工智能在交通、安防等领域的广泛应用，我国人工智能市场积累了海量的数据资源和多样化的应用场景，独特的发展优势将促进国产AI芯片的技术创新，助力中国掌控人工智能时代主导权。
AI芯片新风口，中国靠近世界最前沿？
AI芯片领域尚未形成生态垄断。当前，AI芯片成为业界热点，国际知名芯片厂商、互联网科技巨头都纷纷布局，同时也涌现了一大批初创公司，但目前AI芯片领域尚未形成一家独大的格局，AI芯片的竞争才刚刚开始。全球在AI芯片领域的起步时间相差无几，国内厂商在AI芯片领域的发展前景较好。
AI芯片成为企业和资本布局新焦点。在政策利好的大背景下，越来越多的企业和资本竞相布局AI芯片。华为、寒武纪等众多企业纷纷推出新款AI芯片，并在手机、机器人等领域布局；此外，AI芯片的资本市场也很活跃，寒武纪、地平线等企业都获得了资本市场的垂青，完成了多轮融资。截止2018年第三季度，中国AI芯片的投融资额达30．2亿元，AI芯片逐渐成为中国人工智能投融资的热点领域。
AI芯片是AI行业发展的必然路径，行业驱动因素较为明显。受政策等因素的影响，国产AI芯片或能实现弯道超车，助力“中国芯”的发展。
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