人工智能（AI）應用的蓬勃發展，為處理器效能帶來嚴格的考驗。 許多先進算法都會為處理器帶來龐大的運算負載，如何開發出高效率的處理器芯片，成為半導體產業未來必須面對的挑戰。 但另一方面，部分原本在學術機構從事AI研究的團隊，已出來自行創業。 這些對相關算法有很高掌握度的新面孔，正快速推出適合執行這類算法的芯片解決方案，成為半導體產業的新勢力。

　　益華計算機（Cadence）亞太區IP銷售總監陳會馨指出，人工智能的原理跟算法，已在學界歷經數十年發展，嚴格來說并非全新技術。 近幾年之所以成為產業圈內的熱門話題，主要是處理器運算效能跨越了需求門坎，讓這些算法可以在實際應用中派上用場。

　　然而，AI的核心是算法，因此對芯片設計者而言，要如何開發出能最有效率地執行算法的SoC，關鍵在于對算法的掌握程度。 但算法并非傳統SoC開發者的強項，因此在中國，有許多芯片開發者采取尋找合作伙伴的策略，藉由為熟悉算法的合作伙伴開發芯片，來進行人工智能的布局。

　　另一方面，在中國市場上，還有一群新創公司也加入相關芯片開發的行列。 這些新創公司有些是從學研機構中出來創業的，也有軟件/網絡公司跨入芯片設計領域。 這些公司共同的特色，就是對人工智能的算法有很高的掌握度。

　　事實上，就陳會馨觀察，除了手機用的人工智能芯片還是傳統手機芯片廠有優勢之外，目前中國人工智能芯片開發進度比較快的，大多是這些新面孔。 例如寒武紀、其他較具規模的芯片開發商，似乎還在適應人工智能所帶來的變局。

　　整體來說，效能需求還是影響芯片設計公司產品開發時程最主要的因素。 像手機等行動裝置，本質上是AI的輕量型應用，因此手機芯片商要快速開發出對應的產品，技術挑戰是比較低的。 但如果是其他會使用到重量級AI算法的應用裝置，其所搭載的處理器芯片自然對效能的要求相對高，產品開發速度也會慢一些。

　　目前寒武紀、華為旗下的海思等中國人工智能芯片領導廠商，都是Cadence的IP授權客戶，且除了處理器核心之外，有些客戶也使用Cadence提供的高速串行/解串行（SERDES） IP。 由于人工智能將創造出極大的數據吞吐需求，因此除了處理器本身之外，高速接口的需求也將因人工智能而受益。