2010年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。这一新兴技术既为科技巨头的业务升级和拓展带来转机，也给了新创企业颠覆现有格局的机会。
AI芯片主要有传统芯片和智能芯片两类，另外还有受生物脑启发设计的类脑仿生芯片。传统芯片可以覆盖人工智能程序底层所需要的基本运算操作，但是在芯片架构、性能等方面无法适应人工智能技术与应用的快速发展。智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通用和专用两种类型。其中通用型智能芯片具有普适性，在人工智能领域内灵活通用;专用型智能芯片是针对特定的应用场景需求设计的。
近两年，随着大家越来越意识到AI芯片对于算力的重要性，AI芯片这一赛道中的玩家也越来越多。如今人类对智能算法的要求越来越大，过去半个多世纪所依赖的摩尔定律逐渐失效，在此背景下，具有海量并行计算能力、能够加速AI计算的AI芯片应运而生，而人工智能技术的发展也将开启一个新的时代——芯片时代。
人工智能芯片已经开始逐步走进我们的生产生活中，在方方面面都展示出巨大的发展潜力，超越人的想象。虽然中国在近代科技发展的浪潮中落在了后面，但是随着我国对科学技术的重视，科技人才的培育和科研经费的投入，科技的进步又提供了弯道超车的时机，以华为公司为代表的我国新型高科技企业在科技发展浪潮中不断发展，很多技术已经走到了世界的前沿。具有自主知识产权的人工智能芯片将为国家科技强国、信息化强国提供强大的技术基础。
2019—2021年，中国AI芯片市场规模仍将保持50%以上的增长速度，到2021年，市场规模将达到305.7亿元。2019—2021年，云端训练芯片增速放缓，云端推理芯片、终端推理芯片市场增长速度将持续上升。预计2021年，中国云端训练芯片市场规模将达到139.3亿元，云端推理芯片市场规模将达到82.2亿元，终端推理芯片市场规模将达到84.1亿元。5G、VR/AR等新技术，也将为AI芯片，尤其是边缘侧的AI芯片提供更多发挥空间。AI在5G核心网络存在机会，由于5G带来了更多元的频谱组合，AI可以辅助核心网络更有效地调度网络资源，将频宽资源的利用达到极大化。同时，5G也涵盖车联网，AI在自动驾驶方面将大有机会。在VR/AR端，AI也在导入，主要聚焦在人眼追踪或是场景识别等应用，有望改善VR/AR的流畅度与实时性表现。
人工智能芯片已经得到了大规模的应用，不管是美颜摄像头还是智能驾驶都有着人工智能芯片的身影。虽然神经网络和AI芯片有着或多或少、这样那样的问题，但在当前的历史阶段，神经网络仍然是最接近人工智能的工程方法，AI芯片也确实是实现人工智能的必由之路。
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