芯片产业的摩尔定律想必大家都不陌生，通俗版的解释是每18个月同等价格的芯片计算能力会翻倍。最近几年在PC和移动等个人芯片已满足大多数计算需求时，关于摩尔定律不再生效的论调也遍地都是。
实际上，传统计算硬件还在发展，只是速率慢了。随着大数据、人工智能的崛起，需要AI运算处理的数据，差不多每24个月就至少增长一倍，建构模型的复杂度是原来的五倍，与之相关，就需要计算能力强大十倍芯片能及时跟上，这一计算能力的提升，需要算法、软件和硬件工艺相互配合共同来完成。
AI芯片不是陌生词汇，主要分为两类，一类是面向终端的有一定深度学习能力的芯片，如麒麟970、苹果A11神经网络芯片，主要是在图像处理等场景中有更强的计算能力；一类是面向云端的进行大规模AI计算的芯片，谷歌TPU已进化到3.0版本，国内有寒武纪MLU100，寒武纪已得到阿里投资，阿里在中兴被制裁后不久也宣布要自主研发Ali-NPU，称其性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。
芯片是周期长、投入高、普及难的产业，正是因为此中国芯片产业一直没有实现对国际巨头的赶超，做CPU/GPU永远都会有几年甚至十几年的差距，而大家处于同一起跑线的AI芯片则是中国科技巨头弯道超车的机会。不过，做芯片跟做App不同，决不能一蹴而就，李彦宏对此也有清晰地认知，今年3月在两会上就曾表示：
“中国对芯片研究的投入程度还不够，而芯片在人工智能和网络安全中的作用举足轻重。这需要很多基础性的研究、长期的投入，无论是科研院所、大型国企还是民企都需要一个更好的支持机制来实现突破。”
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