從當前的市場格局看來，不少應用場景諸如智慧社區、智慧樓宇、智能安防、智慧商業等，用傳統的通用型芯片來做AI運算，尤其在端側。但是，這種AI芯片現有的性價比和功耗比無法支撐起大規模的并行運算，如果沒有針對實際的落地場景進行優化，光靠一顆AI芯片，應用效果并不會太好。
AI芯片搶占人工智能產業發展制高點
隨著第三波人工智能浪潮的來襲，AI芯片在近兩年的時間里也得到了很大的發展，并呈現出爆發式增長的姿態。盡管業界對于AI芯片的爆發性增長有所擔憂，但需要肯定的是，AI芯片的爆發應該被認為是一個必然的過程。
人工智能算法特點帶來了新的計算體系架構和生態系統的變革，而在技術發展的過程中，數據的計算方式隨技術的變遷呈現不同階段的特征。在互聯網時代，數據越來越向云端集中，形成中央計算；而從移動互聯網時代，再到現在物聯網時代，更多的計算從中央往邊緣遷移，它帶來的好處是能夠擁有更好的實時性、可靠性，更低的云端綜合成本，并且設備在離線的情況下還可以正常運作。這一切都為AI芯片帶來了發展契機。
萬物智能互聯時代已經來臨，接入的智能化終端將數以萬億計，帶動的人工智能芯片產業規模將遠超互聯網時代，因此人工智能芯片也被認為是未來占據人工智能技術和產業發展的制高點。而AI芯片的爆發，其實更應該是一個順勢而為且是意料之中的事情。
此外，在數據爆發的場景里，如智能駕駛、智慧城市等，計算將是智能化的核心，而算力將是第一生產力。由于實時性，可靠性，數據安全性等要求，越來越多的計算下沉到邊緣終端將是時代必然趨勢。這也意味著，AI芯片必將與當前大熱的邊緣計算緊密聯系在一起，共謀發展。
AI芯片下一步怎么走？“從軟件中來，到軟件中去”
AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。也就是說，AI芯片的根本目的在于加速人工智能計算，擁有跟高效率、更低功耗和更低延遲三大特性。
而在這整個過程中，AI芯片必須奉行八個字——“從軟件中來，到軟件中去”。
所謂“從軟件中來”，就是要根據人工智能算法的特點設計硬件架構，因此要求對軟件本身有深刻的理解；而“到軟件中去”則指人工智能芯片要在各個應用場景落地，是指硬件最終要為軟件服務，同時用軟件去支持客戶的開發應用。因為在未來，軟硬結合一定是人工智能競爭的趨勢，AI芯片亦然。
AI應用場景比手機場景豐富得多，且無論在B端市場還是C端市場，人們將面對多個智能終端，而在現在以及可預見的未來，AI芯片將被大量應用在智能終端之上。也就是說，隨著AI終端產品的日漸增多，未來AI芯片市場必將變得異常龐大。
此外，與手機芯片廠商“獨占鰲頭”的局勢不同，未來的AI芯片市場將會出現多家AI芯片廠商共存的局面，因為不同的芯片廠商所聚焦的場景不同，而一個完整的生態是由多種場景構成，市場的需要驅動AI芯片廠商共同發展，甚至合作達成共贏。
但現階段市場上多數的AI芯片更像是一個“裸片”
從設計、研發、生產、封裝、測試驗證到最終規模應用，芯片的產出是一個非常復雜的系統工程。鑒于周期長、投入大、風險高三大特征，AI芯片更需要長期的技術檢驗積累，一蹴而就并不現實。
只是，從AI芯片的實際運作情況來看，目前市場上所謂的AI芯片公司，大多數公司提供的還是一個“裸片”，僅僅在底層提供一些加速器，與AI軟件的結合能力并不強，所以這些AI芯片的計算力和效率還沒能達到最佳。
目前看來，任何企業在研發、產出AI芯片之時，絕不能將思維固化，只做一顆芯片或是計算平臺，而應提供一個應用場景的平臺解決方案。如此一來，用戶就能通過AI芯片做更多的行業應用，與用戶產生更強的粘性。以AI應用場景為例，傳統安防行業所面臨的人口流動量大難以監控、視頻資源利用率低、數據檢索慢，信息孤立不對稱等痛點，當下的AI技術都都能一一解決，但任何技術都服務于真實的客戶需求。表面上可能是AI賦能了安防，甚至改造了安防，但實際上更我們應該理解為“安防場景的客戶對AI的需求促進了AI技術的場景化落地”。
也就是說，決定AI芯片未來成敗的關鍵點在于AI芯片有沒有強大的軟件能力和服務能力，這恰恰是當前大多數AI芯片公司所欠缺的地方。
不過，比較慶幸的是，靠場景數據、算法驅動的AI芯片需要算法和硬件設計協同優化，而在這條跑道上，國內外基本處于同一起跑線上，市場和競爭才剛剛開始！
AI芯片搶占人工智能產業發展制高點
隨著第三波人工智能浪潮的來襲，AI芯片在近兩年的時間里也得到了很大的發展，并呈現出爆發式增長的姿態。盡管業界對于AI芯片的爆發性增長有所擔憂，但需要肯定的是，AI芯片的爆發應該被認為是一個必然的過程。
人工智能算法特點帶來了新的計算體系架構和生態系統的變革，而在技術發展的過程中，數據的計算方式隨技術的變遷呈現不同階段的特征。在互聯網時代，數據越來越向云端集中，形成中央計算；而從移動互聯網時代，再到現在物聯網時代，更多的計算從中央往邊緣遷移，它帶來的好處是能夠擁有更好的實時性、可靠性，更低的云端綜合成本，并且設備在離線的情況下還可以正常運作。這一切都為AI芯片帶來了發展契機。
萬物智能互聯時代已經來臨，接入的智能化終端將數以萬億計，帶動的人工智能芯片產業規模將遠超互聯網時代，因此人工智能芯片也被認為是未來占據人工智能技術和產業發展的制高點。而AI芯片的爆發，其實更應該是一個順勢而為且是意料之中的事情。
此外，在數據爆發的場景里，如智能駕駛、智慧城市等，計算將是智能化的核心，而算力將是第一生產力。由于實時性，可靠性，數據安全性等要求，越來越多的計算下沉到邊緣終端將是時代必然趨勢。這也意味著，AI芯片必將與當前大熱的邊緣計算緊密聯系在一起，共謀發展。
AI芯片下一步怎么走？“從軟件中來，到軟件中去”
AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。也就是說，AI芯片的根本目的在于加速人工智能計算，擁有跟高效率、更低功耗和更低延遲三大特性。
而在這整個過程中，AI芯片必須奉行八個字——“從軟件中來，到軟件中去”。
所謂“從軟件中來”，就是要根據人工智能算法的特點設計硬件架構，因此要求對軟件本身有深刻的理解；而“到軟件中去”則指人工智能芯片要在各個應用場景落地，是指硬件最終要為軟件服務，同時用軟件去支持客戶的開發應用。因為在未來，軟硬結合一定是人工智能競爭的趨勢，AI芯片亦然。
AI應用場景比手機場景豐富得多，且無論在B端市場還是C端市場，人們將面對多個智能終端，而在現在以及可預見的未來，AI芯片將被大量應用在智能終端之上。也就是說，隨著AI終端產品的日漸增多，未來AI芯片市場必將變得異常龐大。
此外，與手機芯片廠商“獨占鰲頭”的局勢不同，未來的AI芯片市場將會出現多家AI芯片廠商共存的局面，因為不同的芯片廠商所聚焦的場景不同，而一個完整的生態是由多種場景構成，市場的需要驅動AI芯片廠商共同發展，甚至合作達成共贏。
但現階段市場上多數的AI芯片更像是一個“裸片”
從設計、研發、生產、封裝、測試驗證到最終規模應用，芯片的產出是一個非常復雜的系統工程。鑒于周期長、投入大、風險高三大特征，AI芯片更需要長期的技術檢驗積累，一蹴而就并不現實。
只是，從AI芯片的實際運作情況來看，目前市場上所謂的AI芯片公司，大多數公司提供的還是一個“裸片”，僅僅在底層提供一些加速器，與AI軟件的結合能力并不強，所以這些AI芯片的計算力和效率還沒能達到最佳。
目前看來，任何企業在研發、產出AI芯片之時，絕不能將思維固化，只做一顆芯片或是計算平臺，而應提供一個應用場景的平臺解決方案。如此一來，用戶就能通過AI芯片做更多的行業應用，與用戶產生更強的粘性。以AI應用場景為例，傳統安防行業所面臨的人口流動量大難以監控、視頻資源利用率低、數據檢索慢，信息孤立不對稱等痛點，當下的AI技術都都能一一解決，但任何技術都服務于真實的客戶需求。表面上可能是AI賦能了安防，甚至改造了安防，但實際上更我們應該理解為“安防場景的客戶對AI的需求促進了AI技術的場景化落地”。
也就是說，決定AI芯片未來成敗的關鍵點在于AI芯片有沒有強大的軟件能力和服務能力，這恰恰是當前大多數AI芯片公司所欠缺的地方。
不過，比較慶幸的是，靠場景數據、算法驅動的AI芯片需要算法和硬件設計協同優化，而在這條跑道上，國內外基本處于同一起跑線上，市場和競爭才剛剛開始！
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