10月9日華為兩顆AI芯片問世;

9月26日英偉達宣布推出全新的TensorRT 3人工智能推理軟件;

9月19日，阿里巴巴在杭州云棲大會上宣布，成立“平頭哥半導體有限公司”;

9月13日蘋果發布新款iPhone XS系列手機搭載A12仿生芯片;

8月31日華為發布AI加持的麒麟980芯片;

最近幾個月，“AI芯片”無疑成為科技界的一大熱門話題，顯卡大戶英偉達、CPU大佬英特爾、搜索界一哥谷歌、“平頭哥”阿里巴巴、“凌晨偷笑”的華為等科技公司都在專注于同一件事：AI芯片。

那么問題來了，AI芯片究竟是什么芯片?目前哪家公司做的最好?為什么每家科技巨頭都在爭先恐后的研究它?我國在AI芯片能否和國外巨頭一戰?AI銳見帶你一探究竟。

芯片縱有三千，AI只取一瓢!

隨著人工智能、深度學習的春風吹遍世界各地，各類芯片的頭銜都與AI密不可分。知名市場調研公司ReportLinker預計，到2023年，全球人工智能(AI)芯片市場規模將達到108億美元，復合年均增長率達到53.6%。AI芯片很可能是芯片界的一次變革。

其實芯片的種類有千千萬萬，AI芯片只是其中的一部分，甚至有些專家認為目前不存在所謂的人工智能芯片。我們都知道芯片最重要的的工作就是處理數據，AI芯片也不例外，我們所熟知的CPU與GPU亦是如此。

人工智能是什么?簡單來說，人工智能分為機器學習和深度學習兩部分，無論是機器學習還是深度學習都需要構建算法和模型，以實現對數據樣本的反復運算和訓練，降低對人工理解功能原理的要求。所以，AI芯片通常要處理規模非常龐大的數據。

芯片類型一覽

那傳統的CPU和GPU難道不能計算這些數據嗎?當然可以，但問題也不少。CPU在處理AI算法時就比較緩慢，比如自動駕駛的車輛需要識別復雜的路況信息，如果慢了幾秒就會發生嚴重的事故，時間就是生命。CPU就不太適合處理這些數據了。

GPU在處理數據時效率雖然提高很多，但黃教主的顯卡動輒上萬，而且功耗驚人。在幾年前，谷歌的人工智能阿爾法狗(Alpha Go)下一盤圍棋就動用了1000個CPU和200個GPU，每分鐘的電費高達300美元，其網絡規模還只有人腦的千分之一。假設一盤圍棋的時間為兩小時，這就需要花費36000美元。

這種方式雖然可行，但成本太高。也就是谷歌這種大佬用得起，換作其它家中小型企業自然是望而卻步的。AI芯片還需廣泛應用于手機中，比如面部識別和語音識別。如果像GPU的功耗情況對于手機來說是不現實的。

總結來說，AI芯片的作用就是就是專注于處理機器學習和深度學習的海量數據，比起傳統的CPUGPU既能提高效率，又可以減少功耗。

兩大應用場景，面向云端與終端

當今AI芯片主要應用于兩大場景：面向大型服務器的云端和面向智能硬件的終端。

人工智能首先需要深度學習，深度學習就意味著需要大量的數據和繁瑣的運算，在云端AI芯片能夠滿足當前算法訓練的要求。比如給一個系統成千上萬種“狗”的圖片，并告訴這個系統這種生物是“狗”，系統經過深度學習之后“知道”了什么是“狗”，之后這個系統就可以判斷一張圖片是不是“狗”了。

所以，云端AI芯片的特點就是性能強大，能夠進行大量運算，并且能夠靈活地支持圖片、語音、視頻等不同AI應用。

終端AI芯片則是面向消費者的智能硬件，AI芯片讓數據處理等操作實現“本地化”，脫離了“聯網”的限制。比如手機，將AI芯片整合在手機CPU中，高通、蘋果、華為都實現了這種整合AI芯片的手機CPU。

終端AI芯片的特點是體積小、功耗小、性能無需特別強大，通常只有一種或兩種AI功能。如今所說的“智能家居”就離不開終端芯片的功勞。像生活中常見的掃地機器人，智能音箱，手機里的語音助手等設備都配備了終端芯片。

云端英偉達一騎絕塵，終端市場群雄割據

云端AI芯片無論是從硬件還是軟件，已經被各大巨頭控制。2018年5月，市場研究顧問公司Compass Intelligence發布了關于AI芯片最新調研報告。因為目前AI芯片在終端應用較少，所以榜單頭部的排名可以近似的認為就是云端AI芯片的目前市場格局。

從圖中看出，排名靠前的無疑就是英偉達、英特爾、IBM與谷歌。排行榜中共有七家中國人工智能芯片公司入圍榜單Top24。華為排名12，成中國大陸地區最強芯片廠商。其余六家中國公司分別為：聯發科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武紀、地平線。

英偉達：云端芯片·大佬

英偉達目前占據了全球云端AI芯片一半以上的市場，這僅僅是保守數字。GPU非常適合深度學習，而英偉達正好以GPU稱霸世界，研究人工智能的科學家就沿著GPU自然而然地找到了英偉達。

黃教主則立馬抓住了這個機會，動用數千工程師、投入20億美元，短時間內研發出第一臺專門為深度學習而優化的Pascal GPU。所以，在深度學習大行其道的今天，英偉達變身成了最大贏家。

2018年9月26日，英偉達正式發布最新的TensorRT 3 神經網絡推理加速器。目前使用英偉達的AI技術的公司有很多，其中包括國內的BAT、京東等公司，以及國外的亞馬遜、谷歌、Facebook等公司。

英偉達旗下產品線更是不在少數：自動駕駛汽車、高性能計算、機器人、醫療保健、云計算、游戲視頻等眾多。

英特爾：瘋狂收購·不差錢

談到芯片和CPU，怎能少了PC界的老大英特爾。盡管英特爾自身的CPU不適合AI芯片，但人家不差錢啊!

英特爾在AI芯片上可是下了血本。

為了加強在人工智能芯片領域的實力，英特爾以 167 億美元收購 FPGA 生產商 Altera ，以 153 億美元收購自動駕駛技術公司 Mobileye，以4億美元收購深度學習初創企業Nervana Systems以及機器視覺公司 Movidius和為自動駕駛汽車芯片提供安全工具的公司Yogitech。

但遺憾的是，目前還沒有成熟的產品面世。用英特爾自己的話說，其要建立一個人工智能全棧式的解決方案，從而充分釋放AI的潛力。這可能是英特爾AI芯片遲遲沒有落地的原因吧。