AI产业发展算力要求

开拓进取、勇于创新，正是保有着这样的态度，一项项重大发明才得以诞生。天文仪器也好，地质勘探设备也罢，都从一定程度上显示着科技发展的成果。当今时代，AI芯片、AI监控摄像头、智能音箱、压力传感器等“黑科技”产品，正让人们运用新视角了解自己周围的环境和人类世界。

牵一发而动全身。在整个AI产业链体系中，行业法规、前沿技术、专业人员、应用模式等各个环节，都会对AI产业的发展产生不可忽视的影响。算力作为AI产业发展的关键因素之一，已然引起了各国科技巨头的高度重视。随着深度学习算法的普及应用，AI产业发展对算力也提出了更高的要求。

显而易见的是，当前传统的CPU架构很难满足深度学习对算力的要求，各行业发展对于具有海量数据并行计算能力、能够加速计算处理的AI芯片需求不断攀升。在此大环境下，传统的芯片制造商、各大算法公司积极研究AI芯片的结构以及工作原理，以此需求提升AI芯片的算力。

那么，到底怎样的芯片才能成为是AI芯片呢？在投入市场应用的过程中，哪种类型的AI芯片对于算力的要求较高呢？通常来讲，AI芯片应该具有以下基本要素：算法和软件要有自主演进的能力；可编程性；高效的架构变换能力：＜10clockcycle、低开销、低延时；低成本、应用开发简便等。

按照工作负载，AI芯片可以分为训练芯片和推理芯片。训练是指在已有数据中学习并获得某些能力的过程，推理过程则指对新的数据使用计算能力完成特定任务（比如分类、识别等）。为满足安防监控、自动驾驶、智慧交通、智能制造等各行业的实际应用需求，AI芯片制造商也展开了有侧重点的布局，希望在更多细分应用场景中获取新的利润增长点。

就目前而言，在AI芯片领域，国外芯片巨头占据了绝大部分的市场份额，不论是在高新技术人才聚集还是在公司合并、生产资源优化配置等方面，都具有一定优势。放眼国内，许多城市都通过资金补贴、政策扶持等方式大力推动AI产业的发展，AI芯片研制的整体氛围良好，瑞芯微、芯原、联发科、Imagination、寒武纪、地平线等厂商也先后推出了多款新产品。

值得注意的是，随着边缘、端侧需求的快速增长，AI芯片市场将迎来多元化发展机遇。有分析人士认为，推理类芯片将成为未来AI芯片市场的重要决胜点。性能稳定、功能丰富、响应速度快、使用便捷的推理类芯片将拓展出更为广阔的应用空间，并成为相关行业实现智能化、现代化转型升级的利器。

长路漫漫，一时的领先或者落后也十分正常。要想实现AI芯片产业的健康可持续发展，不仅需要变革创新的激情，也需要强大的定力。在激烈的市场竞争环境下，十分要紧的就是突破技术瓶颈、提升自主创新能力，从而研制出高质量的AI芯片。为提升国产AI芯片的市场竞争力，一些企业正朝着技术升级的方向加速迈进。

在2019世界人工智能芯片产业发展白皮书》。白皮书指出，2018年中国AI芯片市场继续保持高速增长，整体市场规模达到80．8亿元，同比增长50．2％。受宏观政策环境、人工智能应用普及、技术进步与升级等众多利好因素的影响，中国AI芯片市场将进一步发展与成熟。

在未来发展趋势上，白皮书称未来三年AI芯片市场规模年均复合增长率将超50％，这引起了一些投资者的注意。5G、物联网、自动驾驶、AI算法、机器学习，正是这些前沿技术，绘就了我国AI产业发展的美好蓝图。而强大的算力，将AI芯片的价值得到更深程度的释放。到底AI芯片在哪些领域所发挥的作用较大，还需要通过实践来验证。