從當前的市場格局看來，不少應用場景諸如智慧型社群、智慧型樓宇、智慧型安防、智慧型商業等，用傳統的通用型晶元來做ai運算，尤其在端側。但是，這種ai晶元現有的價效比和功耗比無法支撐起大規模的並行運算，如果沒有針對實際的落地場景進行優化，光靠一顆ai晶元，應用效果並不會太好。
ai晶元搶占人工智慧產業發展制高點
隨著第三波人工智慧浪潮的來襲，ai晶元在近兩年的時間裡也得到了空前的發展，並呈現出爆發式增長的姿態。儘管業界對於ai晶元的爆發性增長有所擔憂，但需要肯定的是，ai晶元的爆發應該被認為是乙個必然的過程。
人工智慧演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，資料的計算方式隨技術的變遷呈現不同階段的特徵。在網際網路時代，資料越來越向雲端集中，形成**計算；而從移動網際網路時代，再到現在物聯網時代，更多的計算從**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，更低的雲端綜合成本，並且裝置在離線的情況下還可以正常運作。這一切都為ai晶元帶來了發展契機。
萬物智慧型互聯時代已經來臨，接入的智慧型化終端將數以萬億計，帶動的人工智慧晶元產業規模將遠超網際網路時代，因此人工智慧晶元也被認為是未來佔據人工智慧技術和產業發展的制高點。而ai晶元的爆發，其實更應該是乙個順勢而為且是意料之中的事情。
此外，在資料爆發的場景裡，如智慧型駕駛、智慧型城市等，計算將是智慧型化的核心，而算力將是第一生產力。由於實時性，可靠性，資料安全性等要求，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晶元必將與當前大熱的邊緣計算緊密聯絡在一起，共謀發展。
ai晶元下一步怎麼走？「從軟體中來，到軟體中去」
ai晶元也被稱為ai加速器或計算卡，即專門用於處理人工智慧應用中的大量計算任務的模組。也就是說，ai晶元的根本目的在於加速人工智慧計算，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晶元必須奉行八個字——「從軟體中來，到軟體中去」。
所謂「從軟體中來」，就是要根據人工智慧演算法的特點設計硬體架構，因此要求對軟體本身有深刻的理解；而「到軟體中去」則指人工智慧晶元要在各個應用場景落地，是指硬體最終要為軟體服務，同時用軟體去支援客戶的開發應用。因為在未來，軟硬結合一定是人工智慧競爭的趨勢，ai晶元亦然。
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，人們將面對多個智慧型終端，而在現在以及可預見的未來，ai晶元將被大量應用在智慧型終端之上。也就是說，隨著ai終端產品的日漸增多，未來ai晶元市場必將變得異常龐大。
此外，與手機晶元廠商「獨占鰲頭」的局勢不同，未來的ai晶元市場將會出現多家ai晶元廠商共存的局面，因為不同的晶元廠商所聚焦的場景不同，而乙個完整的生態是由多種場景構成，市場的需要驅動ai晶元廠商共同發展，甚至合作達成共贏。
但現階段市場上多數的ai晶元更像是乙個「裸片」
從設計、研發、生產、封裝、測試驗證到最終規模應用，晶元的產出是乙個非常複雜的系統工程。鑑於周期長、投入大、風險高三大特徵，ai晶元更需要長期的技術檢驗積累，一蹴而就並不現實。
只是，從ai晶元的實際運作情況來看，目前市場上所謂的ai晶元公司，大多數公司提供的還是乙個「裸片」，僅僅在底層提供一些加速器，與ai軟體的結合能力並不強，所以這些ai晶元的計算力和效率還沒能達到最佳。
也就是說，決定ai晶元未來成敗的關鍵點在於ai晶元有沒有強大的軟體能力和服務能力，這恰恰是當前大多數ai晶元公司所欠缺的地方。
不過，比較慶幸的是，靠場景資料、演算法驅動的ai晶元需要演算法和硬體設計協同優化，而在這條跑道上，國內外基本處於同一起跑線上，市場和競爭才剛剛開始！
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