人工智能芯片发展迅猛 核心专用芯片将成战略制高点

从深蓝到Alpha Go，人工智能逐渐走进人们的生活。人工智能也从一场技术革命，逐渐走向了产业落地。智能手机、智能家居设备、智能音箱等设备，已经完全进入到人们的生活中。指纹识别、人脸识别、画面增强等实用人工智能的技术，也成为了人们日常使用电子设备必不可少的技术。

这些在我们日常生活中“见怪不怪”的人工智能技术越来越普遍，代表了人工智能产业在近年来的爆炸式发展，2018年更是被称为人工智能技术规模应用的拐点。而作为人工智能技术的核心，人工智能芯片也备受关注，2017年人工智能芯片市场规模达到10亿美金，预计到2021年将达到52亿美金，年复合增长率达到53%，增长迅猛，发展空间巨大。

目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片为主。

从云端芯片来看，GPU最早作为深度学习算法的芯片被引入人工智能领域，因良好的矩阵计算能力和并行计算优势最早被用于AI计算，在数据中心中获得大量应用。目前GPU占据云端人工智能主导市场，占人工智能芯片市场份额的35%。

ASIC是Application Specific Integrated Circuit的英文缩写，中文为“专用集成电路”。ASIC芯片因其比FPGA芯片具备更低的能耗与更高的计算效率，适用于人工智能平台和智能终端领域的特性，一直是AI芯片研发领域的焦点。以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态。

FPGA，即专用集成电路，一种集成大量基本门电路及存储器的芯片，可通过烧入FPGA配置文件来来定义这些门电路及存储器间的连线，从而实现特定的功能，在数据中心业务中发展较快。FPGA因其在灵活性和效率上的优势，适用于虚拟化云平台和预测阶段。

类人脑芯片架构是一款模拟人脑的新型芯片编程架构，这种芯片的功能类似于大脑的神经突触，处理器类似于神经元，而其通讯系统类似于神经纤维，可以允许开发者为类人脑芯片设计应用程序。通过这种神经元网络系统，计算机可以感知、记忆和处理大量不同的情况。目前该类芯片还只是小规模研究与应用，低能耗的优势也带来预测精度不高等问题，没有高效的学习算法支持使得类脑芯片的进化较慢，还不能真正实现商用。

放眼未来，GPU、TPU等适合并行运算的处理器成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合；FPGA有望在数据中心业务承担较多角色，在云端主要作为有效补充存在。

就目前人工智能主要发展方向来看，垂直细分领域主要包括：机器人芯片研发、智能视觉、自然语言理解和开放知识图谱、人工智能教育、围棋AI、机器视觉、机器人系统方案、体感人机交互、智能投顾、智能视觉等。而所有细分领域中，核心专用芯片是人工智能时代的战略制高点。

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