來源：康爾信電力系統
人工智能主要包括三大要素，分別是數據、算法和算力。其中數據是基礎，正是因為在實際應用當中的數據量越來越大，使得傳統計算方式和硬件難以滿足要求，才催生了AI應用的落地。
AI芯片的生態圈
從廣義說，能夠驅動AI程序的芯片都叫做AI芯片。從狹義來說，AI芯片是為適應AI算法進行了特殊設計的芯片。
從應用層面講，AI芯片主要分為云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片應用于云端服務器及數據中心；端AI芯片應用于智能設備、IoT端設備。未來，人工智能將會在我們的日常生活中得到極大普及，正如英偉達創始人黃仁勛所說：“未來，AI與AI芯片將無處不在：咖啡機、保溫杯、麥克風、甚至耳環、鞋子這些小物件都會智能化。”
云AI芯片的特點是性能強大、能夠同時支持大量運算、支持圖片識別、以及語音、視頻處理。端AI芯片則需要嵌入到設備內部，讓設備不聯網就能具備AI能力。AI芯片之于人工智能的意義，可以理解為發動機之于汽車。人工智能理論已經提出多年，由于它需要一臺計算能力超強的“發動機”驅動，所以多年沒有真正跑起來，直到AI算法、大數據以及AI芯片的出現。
人工智能的破局是在2012年計算機視覺屆的“奧林匹克”—ImageNet挑戰賽的賽場上，來自多倫多大學的Geoffrey Hinton教授和他的團隊第一次用上了GPU芯片和深度學習算法，成為AI史上的一個重要節點。
在2015年的ImageNet大賽上，微軟亞洲研究院團隊更是憑借GPU與深度學習算法，第一次讓計算機的圖像識別超過了人類。人類識圖錯誤率約為4％，而冠軍團隊機器識圖的錯誤率為3．57％。在圖像識別興起之后，視頻識別、語音識別、翻譯、語音助手等一系列AI應用應運而生。
AI芯片的爆發，至少將會影響到四個應用場景：家居／消費電子、安防監控、自動駕駛以及云計算。
AI芯片困局：競爭力與差異化
目前，無論是初創公司還是芯片設計巨頭，壓力都是與日俱增。一般而言，只要有應用場景的支持、足夠的資金和工程能力，AI芯片做出來不會成為大的問題。但對于AI芯片這一新興市場而言，談市場布局實在有些為時過早，大家心中都明白這將是一場持久戰，而產業真正的未來和發展方向還是取決于創新。
從現有的市場情況來看，2019年整個產業趨于平靜也反應出了大家已經逐漸從保證功能的粗放設計轉變為提高競爭力和差異性的精耕細作了，但要做出競爭力和差異化卻不容易。
想要贏得客戶，做服務、建生態是當下打開市場的出路，但是“硬件好做，軟件難”卻是大家普遍反映的問題。有業內人指出，無止境的軟件工具優化讓大家備受困擾，從單核、多核到多芯片、多板卡，再到神經網絡算法與非NN算法、異構系統、軟硬件聯合優化，軟件工程師會遇到各種問題，這都將為大家不斷深耕上層的帶來阻力。
