近幾年來，人工智能作為自互聯(lián)網(wǎng)誕生以來的第二次技術(shù)形態(tài)的體現(xiàn)，隨著智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用，不同場景的算法持續(xù)涌現(xiàn)，計算數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。不少廠商為了追求產(chǎn)品多樣化，不斷推出新功能，在產(chǎn)品中提到的“人機交互”、“智能識別”等新鮮的概念詞匯，以此吸引消費者的購買欲望。

與此同時，AI芯片作為人工智能技術(shù)的硬件基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)落地的載體，吸引了眾多巨頭和創(chuàng)企入局，各類AI芯片相繼面世。

在胡潤研究院發(fā)布的《2020胡潤中國芯片設(shè)計10強民營企業(yè)》榜單中，按照企業(yè)市值或估值列出了中國10強本土芯片設(shè)計民營企業(yè)，分別為：韋爾股份、匯頂科技、兆易創(chuàng)新、卓盛微電子、君正集成電路、圣邦微電子、比特大陸、瑞芯微、晶晨半導(dǎo)體、地平線、寒武紀(jì)科技。11家芯片設(shè)計企業(yè)中比特大陸、地平線、寒武紀(jì)科技3家都是AI芯片公司，占據(jù)了將近1／3的比重，足以見得AI芯片發(fā)展的重要性和火熱程度。

AI芯片快速崛起的原因

1、市場需求擴張

在人工智能發(fā)展的初期，算法為王，像數(shù)據(jù)中心、大數(shù)據(jù)分析、精準(zhǔn)營銷等方面成功實現(xiàn)了商業(yè)落地。隨著智能化變革深入到交通、安防、通信等領(lǐng)域，受功耗、傳輸數(shù)據(jù)、時延等條件限制，僅靠原有的云端計算解決方案難以滿足人工智能本地應(yīng)用落地計算需求，在終端、邊端場景同樣需要人工智能計算，因此催生了AI芯片新硬件的發(fā)展。

“不管有什么好的AI算法，要想最終得到應(yīng)用，就必然要通過芯片來實現(xiàn)。”清華大學(xué)微電子所所長魏少軍教授曾這樣表示，作為算法的載體，芯片硬件的提升也為先進的軟件算法帶來了更多的機會，為高性能、高算力AI芯片的出現(xiàn)提供了更多保障。

2、政策支持，資本看好

人工智能正成為國際學(xué)術(shù)的新焦點，加快新一代人工智能培養(yǎng)，已成為抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略性問題。對此，國家對人工智能的發(fā)展高度重視，并陸續(xù)出臺一系列人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策。目前我國人工智能產(chǎn)業(yè)已基本成型，從中央到各地的政策措施陸續(xù)亮相。在政策扶持下，不僅能加快人工智能產(chǎn)業(yè)政策的落地，還能促進產(chǎn)業(yè)深度融合，加速人工智能應(yīng)用商業(yè)化的發(fā)展。

AI芯片市場引發(fā)了老牌芯片廠商英偉達、英特爾的持續(xù)關(guān)注，像國內(nèi)的百度、阿里、華為等科技巨頭也紛紛加碼AI芯片賽道。除了巨頭的動作，早在2014年國家多部門聯(lián)合多個企業(yè)成立了“國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金”，一期投資高達1387億元，如今大基金二期完成2000億左右規(guī)模的募資，接下來將重點投資人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等終端應(yīng)用產(chǎn)業(yè)，進一步推動國產(chǎn)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

3、技術(shù)門檻稍低

為什么有大量廠商都開始轉(zhuǎn)型研發(fā)AI芯片，很重要的一點原因是其技術(shù)門檻稍低。很多人工智能學(xué)習(xí)都要求的是完成簡單而大量地重復(fù)輸入，且AI芯片針對某一類特定場景進行開發(fā)，不像傳統(tǒng)CPU一樣要求“十項全能”。其次，很多時候所謂的AI芯片并不是獨立研發(fā)的一塊芯片，不必耗費大量精力去完成各類IP（知識產(chǎn)權(quán)）內(nèi)核，而是針對一些AI功能進行加速優(yōu)化，以釋放更多計算資源跟其他模塊去處理復(fù)雜場景。這也是科技企業(yè)為什么蜂擁做AI芯片的原因之一。

國產(chǎn)技術(shù)解決AI算力問題

當(dāng)前AI運算需要系統(tǒng)能夠高效處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、視頻、圖像、語音等），因此需要硬件具有高效的線性代數(shù)運算能力，計算任務(wù)具有單位計算任務(wù)簡單，邏輯控制難度要求低，但并行運算量大、參數(shù)多的特點，并對芯片的多核并行運算、片上存儲、帶寬、低延時的訪存等提出了較高要求。針對不同應(yīng)用場景，AI芯片還應(yīng)滿足對主流AI算法框架兼容、可編程、可拓展、低功耗、體積及造價等需求。

針對這些需求，GPUFPGAASIC等異構(gòu)計算芯片被投入應(yīng)用到AI應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域，解決了算力不足的問題。相關(guān)領(lǐng)域國產(chǎn)技術(shù)的重大突破也為行業(yè)應(yīng)用帶來更多可能。

例如，芯動科技2018年在全球和美國英偉達公司同步，率先攻克頂級難度的GDDR6高帶寬顯存技術(shù)瓶頸，全定制計算核，成功量產(chǎn)高性能計算GPU產(chǎn)品。2019年推出了4K／8K顯示的HDMI2．1技術(shù)和高速Serdes memory 等先進產(chǎn)品；今年又率先推出國產(chǎn)自主標(biāo)準(zhǔn)的Innolink Chiplet和HBM2E等高性能計算平臺技術(shù)，適用于高性能AI／云計算應(yīng)用。

對產(chǎn)品落地遭遇瓶頸的國內(nèi)AI企業(yè)和芯片設(shè)計商來說，芯動科技提供的包括IP、技術(shù)、量產(chǎn)、資源等芯片定制一站式服務(wù)，而全國產(chǎn)IP也可根據(jù)客戶應(yīng)用場景進行面積、功耗等PPA優(yōu)化，一步到位交鑰匙快速集成，提供從FPGA到ASIC、從概念的量產(chǎn)的前后端全過程解決方案，加快芯片開發(fā)周期。