如今，隨著大數據的發展、機器算法技術、機器學習能力的不斷提升，全球人工智能產業進入了新一輪的爆發期，萬物互聯和萬物智能正加快實現。芯片作為計算機或其他電子設備的重要組成部分，其廣闊的應用前景和多元化應用價值也受到了多方關注，許多國家為了在科技領域獲得更多發展機會，都將芯片視為了布局的重點內容。

　　多重利好因素綜合作用，中國“芯”發展迅猛

　　近幾年，我國高度重視人工智能芯片產業的發展，先后發布了一系列產業支持政策。2018年發布的《人工智能標準化白皮書(2018版)》中就宣布要成立國家人工智能標準化總體組、專家咨詢組，負責全面統籌規劃和協調管理我國人工智能標準化工作。

　　在人工智能和芯片行業同時作為國家級戰略的背景下，我國AI芯片產業進入了發展的關鍵時期。除了政策以外，資本推動是AI芯片高速發展的另一個重要因素。大量資本的投入，加速了AI芯片的研發過程，并使AI芯片市場得以進一步拓展。

　　近兩年，隨著消費電子、智慧醫療、可穿戴設備等領域對于芯片需求量的不斷增多，老牌芯片企業紛紛加快了研制新款芯片的速度。在政策、資本、企業等多方的共同推動下，我國國內AI芯片市場發展迅猛，產品迭代升級的速度也不斷加快。

　　由于各國的產業基礎和政策環境等并不完全相同，因而各國的芯片產業發展也各具特色。從全球范Χ內各大人工智能芯片企業的產品布局情況來看，國外半導體巨頭布局的人工智能芯片種類十分豐富，幾乎各個芯片種類都有涉及。

　　放眼國內，大部分人工智能芯片企業都是新創企業，這些企業在人工智能芯片領域的布局速度相對較慢，芯片產品的研制也主要集中在ASIC、類腦和DSP領域，如寒武紀主打ASIC芯片，中星微電子在DSP芯片領域有所研究。就近幾年剛剛興起的類腦芯片而言，西井科技有所涉足。此外，還有一些企業也根據自身的實際狀況，推出了多款芯片。

　　國內企業積極進軍芯片領域，專用AI芯片研發提速

　　2018年，是芯片產業發展取得眾多成果的一年，不管是傳統芯片制造商，還是初創企業，都在提升芯片的性能和計算密度等方面做出了諸多嘗試。截至目前，華為、百度、阿里巴巴等企業都加入了芯片賽道，并致力于生產出更多低功耗、高性能的產品。在激烈的市場競爭環境下，各企業正加緊對FPGA芯片、ASIC芯片等某些行業專用芯片的研制。

　　當前，隨著我國通信、電子產品制造業等產業的快速發展，各領域建設對于芯片的需求量也不斷增多，這就促使著芯片制造商立足不同用戶的實際需求，去進行產品研發和生產。ASIC芯片作為一種全定制的芯片，運行效率較高，單芯片成本較低，其實際應用狀況和發展前景也受到多方關注。

　　隨著邊緣運算的需求不斷增加，ASIC芯片的需求量也明顯攀升。有研究人員認為，到2025年，ASIC芯片在整個芯片市場的占率將有望超過50%。ASIC芯片之所以受到青睞，原因就在于新興的深度學習處理器架構多以圖形(Graph)或Tensorflow為基礎架構。

　　從整體來看，人工智能目前主流使用的三種專用芯片分別是GPU，FPGA和ASIC。從性能、面積、功耗等多個方面來看，ASIC都優于GPU和FPGA，因此從長期來看，無論在云端還是在終端，ASIC都代表著AI芯片的δ來。目前，包括微軟、谷歌、英特爾等在內的科技巨頭都在ASIC領域投入了大量的人力物力，并希望能在該領域搶占更多發展機遇，并獲取較為豐厚的市場收益。

　　可以看出，在全球各大科技巨頭都積極參與的智能芯片競賽中，我國政府與企業正努力爭取一席之地，以期在激烈的市場競爭中獲取競爭優勢。因此，我們有理由相信，在不久的將來，我國的人工智能芯片研發實力將得到進一步增強，一些束縛人工智能芯片產業發展的難題也將一一得到解決。在整個芯片產業的發展上，我國終將綻放光彩，在世界核心科技舞臺上贏得應有的地λ。