AI芯片，在一輪輪的玩家涌入后，也從大張旗鼓的宣傳期走向現實場景的落地應用。這個介于AI和半導體兩大產業之間“新興事物”，也進入了沉淀期。

AI芯片氣勢如虹 智能手機成最大受益者

業內一般認為，AI芯片指的是根據神經網絡等AI算法，進行特殊設計的芯片。根據應用場景劃分，AI芯片目前可分為用于云端服務器機房等地的云端AI芯片，以及用于端智能、IoT設備的終端AI芯片。

對于手機來說，芯片是其大腦和靈魂，集合著CPU、GPU、DSP、通信模塊等實現其他功能的硬件基礎，也是智能手機中高低檔劃分的重要指標。芯片作為底層基礎，也決定著智能手機性能的想象空間。

在華為率先在傳統的手機SoC中加入獨立的AI獨立處理單元NPU后，AI獨立處理單元的設計也成為了行業的發展趨勢。

AI獨立處理單元的加入，全面提升了智能手機的用戶體驗。在拍照、解鎖、游戲等智能手機的廣泛應用中都會應用到AI處理模塊的運算能力，對手機運算速率的提升有極大的影響。

從目前來看，手機是AI芯片最大的獲利行業，同時手機端的AI芯片進展也在引領著整個終端AI芯片行業的發展。

AI推斷需求暴漲，推動FPGA市場加速增長

目前，人工智能可謂是非常的火爆。而數據的爆發式增長，人工智能算法的不斷完善以及芯片算力的快速增長，則是推動人工智能應用爆發的三大關鍵因素。

隨著人工智能計算的快速發展，自去年以來更是出現了一股AI芯片的熱潮。由于傳統的CPU、GPU已經開始難以滿足越來越多的新的需求，并且在AI計算能效上也開始處于劣勢。在此形勢之下，半定制的FPGA和定制型的ASIC開始迎來了高速的發展。

雖然ASIC芯片的計算能力和計算效率都直接根據特定的算法的需要進行定制的，可以實現體積小、功耗低、計算性能高、計算效率高等優勢，但是人工智能仍在快速發展，每天都會有不少新的算法／模型出現，很多領域都還沒有一個標準的算法。

而ASIC芯片則是針對特定算法的需要進行設計的，設計一旦完成就無法修改，通常一顆ASIC芯片從設計到量產一般都需要18－24個月的時間，這也意味著當這款ASIC芯片量產之時，可能就已經落后于當下算法發展的18－24個月的時間。相比之下，FPGA則沒有這個問題。

另外，在市場需求變化越來越快速的當下，客戶都希望產品能夠在快速創新的同時，盡可能的實現快速上市。FPGA作為一種可編程的半定制芯片，其與GPU一樣具有并行處理優勢，并且也可以設計成具有多內核的形態，當然其最大的優勢還是在于其可以通過軟件編程的手段更改、配置器件內部連接結構和邏輯單元，完成既定設計功能的數字集成電路。這也意味著即使是出廠后的FPGA的邏輯塊和連接，開發者若要適應新的AI算法或者實現新的功能應用，只需通過升級軟件就可重新配置這些芯片，可以更加快速的適應市場的需求。

國產AI芯片雄心勃勃，或實現彎道超車

長期以來，中國在CPU、GPU等傳統芯片領域的自主研發能力較弱，絕大部分高端芯片依賴國外進口。但在AI芯片領域，國內外的競爭格局尚未明朗。在國家政策的大力支持下，人工智能應用市場爆發，AI芯片得到了資本等多方的關注，受這些因素的影響，國產AI芯片或能實現彎道超車。

人工智能應用加速AI芯片的技術創新。隨著人工智能在交通、安防等領域的廣泛應用，我國人工智能市場積累了海量的數據資源和多樣化的應用場景，獨特的發展優勢將促進國產AI芯片的技術創新，助力中國掌控人工智能時代主導權。

AI芯片新風口，中國靠近世界最前沿？

AI芯片領域尚未形成生態壟斷。當前，AI芯片成為業界熱點，國際知名芯片廠商、互聯網科技巨頭都紛紛布局，同時也涌現了一大批初創公司，但目前AI芯片領域尚未形成一家獨大的格局，AI芯片的競爭才剛剛開始。全球在AI芯片領域的起步時間相差無幾，國內廠商在AI芯片領域的發展前景較好。

AI芯片成為企業和資本布局新焦點。在政策利好的大背景下，越來越多的企業和資本競相布局AI芯片。華為、寒武紀等眾多企業紛紛推出新款AI芯片，并在手機、機器人等領域布局；此外，AI芯片的資本市場也很活躍，寒武紀、地平線等企業都獲得了資本市場的垂青，完成了多輪融資。截止2018年第三季度，中國AI芯片的投融資額達30．2億元，AI芯片逐漸成為中國人工智能投融資的熱點領域。

AI芯片是AI行業發展的必然路徑，行業驅動因素較為明顯。受政策等因素的影響，國產AI芯片或能實現彎道超車，助力“中國芯”的發展。