十年一遇行业“黄金期”
人工智能有多火，AI芯片的潜力前景就有多大，从全球科技巨头的近来动向可见一斑。高通发布第三代AI芯片骁龙845，英伟达为
机器人、无人机和自动驾驶汽车提供芯片，并与沃尔沃、丰田等汽车厂商签约合作，华为推出全球首款AI芯片手机，连研发电动车的特斯拉都宣布大力开发AI芯片降低汽车能耗和成本。
IDG发布白皮书预测，2020年全球人工智能支出将达2758亿元人民币，今后五年复合年增长率超50%。
记者调查发现，从技术趋势角度来看，全球主流厂商目前纷纷将AI融入芯片，这项技术被称为AI on Chip（AI整合进芯片）。目前全球AI芯片主要分为三种技术路线：GPU、FPGA、ASIC。这三类芯片代表厂商分别有英伟达、赛灵思、谷歌。
三种技术路线各有特点，GPU最早被引入深度学习，技术相对更为成熟；FPGA的人丹具有硬件可编程特点，性能出众但技术壁垒较高。ASCI由于可定制、低成本是未来终端
应用的趋势。
科技巨头们都在加紧布局AI芯片。截至目前，英伟达动手最早、跑在最前，在GPU品类中占据全球约7成市场份额；谷歌接连发布两代TPU产品，从ASIC方向加速进军AI芯片市场；英特尔收购Altera等多家公司，力图全方位布局AI。在中国，寒武纪2016年推出世界首个深度学习专用处理器芯片（NPU），技术创新势头迅猛。
前景广阔瓶颈待破
近来国内人工智能跨界合作频频，GTI与平安科技、宝信软件签约，爱慕集团在北京开设智慧店铺，制造业的柔性生产涌现：AI进行数据处理、图像传感、智能控制等技术，越来越多的无人生产线、无人工厂出现。
为何人工智能需要AI芯片？运算响应更快、安全与隐私性更好，是相比把AI运算能力放在云端的优势所在。
记者调查发现，人工智能涵盖未来科技各领域是大势所趋，AI应用不仅在手机、电脑上，无人驾驶、无人机、智能零售、智能家居都正在成为“主战场”，这意味着相比全球数以十亿计的智能手机，未来人工智能的终端部署量将是百亿级别，如果全部放到云端进行计算，对网络速度、云端容量、数据隐私性都是巨大挑战，基于本地软硬件基础平台将是主流选择之一，因此AI芯片需求量无疑将是全球智能手机保有量的倍数级别。
ICT专家麦浩超指出，AI芯片可灵活运用于场景分类、智能识别中，AI芯片产业化目前瓶颈在于，如何为小巧的终端设备匹配大容量的本地计算，而无须频频借助移动网络登录云端，更强性能、更低功耗是亟待解决的痛点。
中国破局深圳加速发力
我国科技领域的高端芯片研发一直在追赶欧美同行。人工智能发展方面，中国已突破部分核心技术领域，但高端芯片依然有差距。
我国加快人工智能芯片布局。国务院发布的《“十三五”国家科技创新规划》中，人工智能成为重中之重。《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》提出，到2018年基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，形成千亿级的人工智能市场应用规模。
深圳正在大力行动，华为与寒武纪合作，在自主研发的麒麟970芯片中集成AI处理器。优必选、TCL等深企纷纷在各自领域领跑人工智能应用。深圳在全球人工智能企业数量排名榜位居第八。深圳市政府接连出台人工智能相关的产业规划及扶持政策，布局建设一批重大的工程，加快打造人工智能研发、制造、服务和国际合作基地。
全球化智库（CCG）与乌镇智库联合发布《2017中国人工智能Kaiyun官方网站app登录 报告》指出，中国在人工智能专利方面已位居世界前列，深圳位居人工智能专利贡献最多的国内城市前三。
图灵奖获得者、中科院外籍院士约翰·霍普克罗夫特指出，中国不是人工智能的策源地，但人工智能产业竞争力正跻身国际第一方阵。
GTI全球副总裁雷彬表示，AI芯片会有更大的发展机遇，未来会有更多针对垂直领域的芯片来迎合细分市场的需求。
