AI芯片是一種特種芯片，它的發展跟GPU芯片一樣是水到渠成。

一開始也是沒有GPU芯片的，圖形計算都是通過CPU計算的，但是研究發現圖形計算有大量的重復的計算，經過總結研發了圖形加速卡，后面慢慢發展成了GPU，那么AI芯片其實就是另外一種重復計算的總結。然后做成了芯片。

1、憑AI芯片的硬實力Habana labs 獲英特爾領投

以色列特拉維夫和加州圣何塞2018年11月16日，新興的人工智能處理器領域的領先創業公司以色列Habana Labs（哈伯納實驗室）公司宣布，該公司完成了超額認購的7500萬美元B輪融資，從而加快其持續增長。此次融資由英特爾投資領投。

基于其 Goya HL－1000 處理器的PCIe卡可基于 ResNet－50 推理基準實現每秒15000張圖片的吞吐量，延遲時間為1．3毫秒，功耗僅為100瓦。

Habana 稱安裝在計算機系統和數據中心的AI芯片可以處理大量數據（大數據），例如識別圖片中的人物，創建神經系統模型等。并且聲稱，其3個處理器的性能相當于169個英特爾芯片，或8個英偉達（Nvidia）芯片。

2、小國出身的AI領域未來之星

Habana Labs于2016年創立，由Avigdor Willenz領導，是一家無晶圓廠半導體公司，位于以色列特拉維夫和加利福尼亞州圣何塞，在全球擁有120多名員工。

為了滿足對AI工作負載不斷增長的需求，該行業需要一種新的處理方式。

傳統CPU和轉換GPU架構無法提供所需的性能。

只有兩年時間，哈瓦那實驗室的價值暴漲。以色列媒體稱一些人談到了接近10億美元的價值。

看好深度學習加速器市場預計將達到250億美元的龐大商機，數據中心正積極為多款芯片展開實驗室測試，預計將在明年部署其中的一些芯片，并可能針對不同的工作負載挑選多款加速器。

近期該公司宣布正式退出隱身模式，將面向精選客戶推出首個人工智能 （AI） 處理器樣品，據稱是世界上最快的人工智能（AI）芯片。

3、英特爾投資無數發力AI生態

為了增強 AI 技術，英特爾還會從戰略角度考慮投資領域，并將業務重點放在自主飛行、無人駕駛、自動化設備檢測、AI 邊緣計算等。

事實上，除了投資，英特爾還投入很多資源，力圖將 AI 成為公司核心業務的關鍵組成部分。

為此，近年來英特爾收購了多家 AI 企業。如，2016年花費 3．5 億美元收購深度學習 AI初創企業 Nervana；今年年初，英特爾又斥資 130 億美元收購以色列汽車技術公司 MobileEye。這些收購交易共讓英特爾花費了 160 億美元。

而值得注意的是，今年與去年相比，各大巨頭對AI的投資將增長300％。

隨著AI熱度的持續走高，英特爾必將在該領域注入更多的金錢和精力。所以站在今天來看英特爾投入的數億美元固然數額不菲，但在未來可能也就是一個零頭而已。

我們只能預見的是，未來這些 AI 初創公司又將給英特爾帶來多少回報，且讓我們拭目以待。

4、AI芯片大有替代傳統芯片之勢

用CPU（中央處理器）跑深度學習也不是不行，但就像老爺車，而未來需要的是超跑。隨著傳統架構下的芯片物理極限逼近天花板，AI芯片一時引來各方關注。

如果要用通用處理器搭建一個人腦規模的神經網絡，可能需要建一個電站來給它供電。

由于計算架構不同，在處理人工智能計算時，AI芯片相比傳統處理器性能強、功耗低。

幾年前，谷歌的人工智能Alpha Go下一盤棋動用了1000個CPU和200個GPU，每分鐘的電費就高達300美元，而其網絡規模還只有人腦的千分之一。

也就是說，AI的核心是使用算法解析數據，從中學習數據，然后根據數據進行確定或預測。

如果每個芯片在不同時間、不同任務都有專用，能耗就會大大降低，芯片部署成本也會相應降低。

于是群雄并起，大家都希望在這個新興市場中，分掉原來屬于GPU的湯羹。

由于還不存在適用所有通用算法的AI芯片，確定應用領域就成為發展的重要前提。

遺憾的是，AI的殺手級應用目前尚未出現，現存的應用還未形成剛需，即便如此，AI芯片還是出現了百家爭鳴的氣象。

當然，這個階段完成之后，可能有的轉向交通，有的轉向家庭環境了，各有各自的立足的垂直領域，并繼續迭代。

那么等到那時候，可能就不競爭了。說到底，AI芯片的競爭最終的格局依然是寡頭的勝利，科技研發實力雄厚的公司將在AI芯片領域愈發吃香。