灰太狼44967765
目前看来寒武纪的未来是光明的，但他面临的竞争对手太强大。根据Compass Intelligence最新发布的AI芯片调研报告显示，2018年在全球前15大人工智能(AI)芯片企业排名表中，英伟达(NVIDIA)成为当仁不让的领头羊，其后依次为Intel英特尔和IBM，华为的麒麟海思处理器排名12位，寒武纪科技(Cambricon)排名第23位。
英特尔成立于1968年，有着近50年的产品创新和市场领导历史，收购“Nervana”搭上人工智能的浪潮，发布的FPGA芯片已经是世界第二位。去年10月公布了Nervana NNP系列初代芯片“Lake Crest”，已开始出货。今年公开了英特尔新一代AI芯——英特尔Nervana NNP-L1000，代号为“Spring Crest”的专用人工智能芯片，将成为英特尔第一款商用神经网络处理器，并计划在2019年发布。
寒武纪是一家风头正盛的年轻企业，成立于2016年，作为有着中科院背景的AI创业公司，发展非常迅猛。2016年，寒武纪发布商用深度学习处理器“寒武纪1A”；2017年，寒武纪发布了三款智能处理器，包括拥有更高性能的寒武纪1H16处理器，面向视觉领域的1H8处理器、面向智能驾驶领域的寒武纪1M处理器。2018年5月发布的寒武纪MLU100智能芯片（Cambricon-MLU100），适用于视觉、语音、自然语言处理等多种类型的云端人工智能应用场景。
融资历史：
2016年4月，获得来自中科院的数千万元天使轮融资；
2016年8月，获得来自元禾原点、科大讯飞、涌铧投资的Pre-A轮融资。
2017年8月，获得1亿美元A轮融资，由国投创业领投，创投、创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资联合投资。
2018年6月，获得25亿美元的B轮融资。
人工智能芯片是一个全新的技术领域，未来寒武纪会成为一个相当成功的芯片公司。
天方燕谈
难度是很大的，列一下目前的AI芯片公司：
Intel——Nervana
英特尔收购的 Nervana Systems 除了 Nervana Engine ASIC 外还开发 GPU/software 方法。可比性能现在还不清楚。英特尔也计划通过 Knights Crest 项目整合到Phi平台。NextPlatform 的一篇文章指出Nervana 2017年在28nm上的目标可能是55 TOPS/s。英特尔计划在12月有一个NervanaCon，所以到时也许会公布第一批成果。
Google TPU
谷歌的TPU在性能上领先GPU，是驱动DeepMind的AlphaGo在围棋比赛中赢了人类冠军的硬件。原来的700MHz TPU具有用于8位计算的95 TFlop或16位计算的23TFlop，而仅需40W。这比GPU快得多，但现在比英伟达的V100慢，但不是以每W为基础比较。新的TPU2被宣称具有四芯片的TPU，并且可以实现约180 TFlop。每个芯片的性能都翻了一番，达到16位的45 TFlops。你可以看到英伟达的V100正在缩小这一差距。TPU或TPU2都不是开放出售。谷歌正在使其在云端可用，TPU pod包含64个设备，最高可达11.5 PetaFlop的性能。
Bitmain（比特大陆）
比特大陆正在为AI开发处理器。听说，是22nm设计，原来预计30T flops，目前智能做到12T左右，流片的良品率不足，挑战很大。
AMD
即将推出的 AMD Radeon Instinct MI25 宣称 SP16 达到12.3 TFlop，或 FP16 达到 16.6 TFlops。如果你的计算适用Nvidia 的 Tensors，那么 AMD 可能无法与之抗衡。与 AMD 的 484 GB/s相比，Nvidia的带宽为900GB/s。
最牛逼的，我觉得还是：Nvidia
NVIDIA Tesla V100 是目前世界上最高性能的并行处理器。
基于台积电专门为 NVIDIA 设计的最新 12nm FFN 高精度制程封装技术，GV100 在 815 平方毫米的芯片尺寸中，内部集成了高达 211 亿个晶体管结构。
● 双精度浮点（FP64）运算性能：7.5 TFLOP/s；
● 单精度（FP32）运算性能：15 TFLOP/s;
● 混合精度矩阵乘法和累加：120 Tensor TFLOP/s。
实在太强了，我觉得寒武纪的机会不大，就看在低功耗领域有没有不一样的突破
震原
个人认为寒武纪有望成为下一个英特尔，而且个人希望它能够成为下一个英特尔。
目前，陈天石创立的寒武纪、姚颂创立的深鉴科技已成为业内领先的AI独角兽，寒武纪的估值更是超过百亿元。
寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者，是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，拥有终端和服务器两条产品线。它背靠中科院，研发背景不可谓不强大，这对于一家科技公司的发展而言无疑是至关重要的。而其在A轮投资中引进阿里巴巴、联想创投等多家实力大企业，也为公司日后的资金需求和产品需求提供了保障。
最新消息，寒武纪将于5月3日在上海发布其首款云端智能(AI)处理器芯片，这是公司继2016年发布首款终端AI处理器芯片布局移动端后，又开启了云端战略，构建“端-云”一体的智能世界。此外，寒武纪1A处理器已经运用到了华为Mate10中，并受到广泛的认可。
下面，我们来看一下寒武纪相关的概念股都有哪些？
1、科大讯飞
公司是寒武纪的天使轮投资方。作为A股人工智能龙头，公司在语音识别、人脸识别等领域的技术成熟，应用也在逐步落地；在语义评测、糖尿病视网膜病变分割与分级挑战赛(IDRiD)等多项赛事中取得第一名成绩，并将肺部CT和乳腺癌诊断的领先成果投入到实际应用中；公司在教育(教育产品覆盖教学核心场景)、司法、翻译等领域的应用也逐渐落地。
2、中科曙光
与寒武纪战略合作。作为国内高端计算机、存储等硬件产品领先供应商，公司在2017智能峰会上，推出了与寒武纪联合研发的产品——全球首款基于寒武纪芯片的AI推理专用服务器。公司计划在未来三年内，重点提升X86服务器产品运营能力，研发新一代统一架构分布式存储系统等。
3、中科创达
与寒武纪战略合作。公司将携手寒武纪共同开发新型的人工智能技术及面向行业的人工智能解决方案，推动人工智能场景加速落地。公司业务包括智能手机、智能汽车、智能物联网三大块。目前，在智能手机业务上，公司的人脸识别技术已在日本市场落地，市场份额越来越大；在智能汽车领域，目前全球有超过70家公司采用中科创达（300496）智能驾驶舱解决方案。
以上就是我对于该问题的看法，个人观点不代表君银投顾官方观点，如有不同的想法或是建议，可以直接在下方留言或是关注我的头条号进行交流。
君银投顾
可能会啊。
我们先来了解一下寒武纪。
寒武纪科技公司创办于2016年，但是其产品和芯片的研究要更早。
公司的创始人是出自中科大少年班的陈云霁、陈天石两位亲兄弟，当时，他们在2014年到2016年凭借Diannao系列横扫体系结构学术圈，并且寒武纪就在那时开始孵化了。其中，当时和他们合作研究Diannao系列的Olivier Temam大牛就是现在Google TPU的主架构师。
后来，2016年，他们决定出来创办公司，想把自己的学术成果拿到市场上来检验，于是创办了寒武纪科技公司。
2016年在公司还没成立多久，寒武纪科技就率先发布了全球首款商用深度学习专用处理器IP——寒武纪1A处理器，其横空出世打破了多项记录，受到了业界广泛关注，入选了第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”；
值得指出的是，华为发布的全球首款人工智能手机芯片麒麟970就是集成寒武纪技术 ，才具有表现不俗的AI处理能力。
后来，2017年11月，产品发布会上，创始人陈天石向外界披露了下一代寒武纪AI芯片及软件平台的部分细节和数据。其中介绍了三款全新的智能处理器IP产品：面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8、拥有更广泛通用性和更高性能的寒武纪1H16，以及面向智能驾驶领域的寒武纪1M。
显而易见，以其公司的研发进度和产出能力，寒武纪科技具备很大的潜力的。
同时，在资金上，天使轮融入1000万美元，后A轮融资1亿美元，受到阿里巴巴创投、国投创业、联想创投等多家机构的资助，寒武纪也不缺乏。
所以，只要寒武纪团队坚持做下去，天时地利人和，成为下一代英特尔是很有可能的。
镁客网
欢迎在点击右上角关注：「太平洋电脑网」，更多有趣资讯等着您哦。
华为在IFA 2017上发布其首款AI芯片麒麟970引起业界注目。麒麟970不仅性能大幅度增加，还把引入了人工智能芯片。AI芯片应用于手机，宣告华为也把人工智能纳入未来的发展计划之中。与此同时，一个名字陌生的公司也从幕后走到台前，那就是“寒武纪”。
寒武纪是一家怎么样的公司？
寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者，宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授，在处理器架构和人工智能领域深耕十余年，是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家，曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。
而华为的麒麟970搭载的NPU就是寒武纪-1A。寒武纪和华为的这次合作是不仅是顶尖学术成果，也是工业界顶尖SoC团队的辛勤劳动的硕大果实。
但是我们环顾四周，我们可以发现：寒武纪的对手不在少数，甚至好几个是世界百强的科技巨头：
英伟达：GPU 、SoC、开源深度定制学习加速器。
作为显卡的巨头，英伟达的名声早已经在外。但是英伟达的GPU在人工智能上的应用却出乎意料的好：因为GPU能够满足人工智能大规模的并行计算的需求。特斯拉的自动驾驶计算就是使用它家的GPU。
前不久，英伟达发布了Volta架构，按照黄仁勋的说法，研发费用高达创纪录的30亿美元！（不得不感叹，老黄真壕）
AMD的GPU
贵为显卡界的第二名，AMD的Radeon Instinct MI25达到了24.6TFlops（FP16），处理能力484GB/S,处理能力相当恐怖!
Intel-Nervana、FPGA
这两款都是能够应用了人工智能的芯片，其中Nervana在2017年或者能够在28nm的制程下达到55TOPS/S恐怖的并行计算能力。这种用于深度学习与人工智能的芯片，处理能力跟我们消费者使用的真不是一个级别啊。
谷歌-TPU
四月，谷歌公布了关于TPU细节的论文，称“TPU处理速度比当前 GPU 和 CPU 要快 15 到 30 倍”。虽然被黄仁勋撰文反对，但是作为科技巨头，谷歌的科研实力谁也不敢忽视。
其他
微软的FPGA；
高通的芯片；
苹果的芯片；
IBM的TureNorth；
地平线机器人芯片；
Deephi；
Bitmain；
Wave Computing；
Graphcore；
PEZY Computing K.K.；
KnuEdge‘s KnuPath;
Tenstorrent;
Cerebras;
Thinci;
Koniku;
Adapteva;
Knowm;
Mythic;
Kalray;
Brainchip;
Groq;
Aimotive;
Deep vision;
Deep Scale;
REM;
LeepMind;
KAIST DNPU;
Synopsys EMbedded Vision;
CEVA XM6;
VeriSilicon VIP8000;
Cadence P5/P6/C5
总结
从大环境看，寒武纪并不处于十分优势的位置，但是人工智能产业与人工智能芯片产业处于初期阶段，寒武纪拥有足够的时间积累技术，在弯道超车，寒武纪加油！
Reference
1.FPGAs and AI processors: DNN and CNN for all
2.Processors for AI : a List（http://mp.weixin.qq.com/s/BYf8tSYKjY_4d8BGmkRRqw 作者：唐杉）
太平洋电脑网
难度很大，不过不是没有机会。
在核心技术领域我们依然有较大的差距，尤其是在指令集这种层面。
但是寒武纪的创世团队都是科班出身，而且在芯片领域以及人工智能领域都有很深的几乎沉淀，在学术界在工业界都有很好的背景。而且核心管理团队拥有在行业经验上具有很好的互补性，有在芯片领域的学术专家、也有工业领域的一线工程师；既有从事硬件工作的，也有从事软件行业的；既有从事应用研发领域的，也有从事人工智能尤其是深度学习方面的；既有科研所的研究员、博士生导师，也有工业界有很好管理经验以及项目经验的一线管理者，技术专家。
而从资本层面，寒武纪更是从一开始就拥有很好的行业资源。有阿里巴巴这样的互联网巨头，也有联想这样的硬件巨头，还有科大讯飞这样人工智能领域的佼佼者。除此之外还有国新资本、中信证券、国投创业、国科投资等等重量级的国有资本背书，可以说从成立的那一开始，寒武纪就是含着金钥匙长大的。
更为重要的是目前的寒武纪拥有最好的行业资源以及最好的消费市场，中国是目前科技领域最好的消费市场，文化统一度高，人口基数大，互联网发展氛围也好，还诞生了百度这样的人工智能巨头，并且在智能家居、智慧城市、个性化推荐等人工智能领域，拥有小米、阿里、头条等众多科技公司的实践基础。可以说市场很大。
所以我觉得寒武纪想要建立技术壁垒，打造芯片生态，难度确实很大，但是玩意成功了，达到英特尔的高度我觉得也不是不可能。十年前、甚至五年前大家也不会觉得阿里、腾讯会成为5000亿美金量级的科技巨头，所以一切皆有可能。
EmacserVimer
寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者，目前的AI人工智能芯片技术在世界上也是处于领先地位，现在公司的主要产品是智能处理器IP和云端智能芯片及加速卡，在应用方面主要是智能设备和云端服务器。但在通用计算机芯片产品和市场方面同英特尔的差距还是非常大的，短期看很难成为英特尔。而从长期看，如果寒武纪借AI芯片技术弯道超车、保持AI芯片技术的领先优势，并将AI芯片技术和通用计算芯片进行融合，并加快产业化和市场化，还是有机会成为下一个英特尔的。
寒武纪AI终端芯片属于嵌入式芯片，广泛应用于智能设备
寒武纪AI芯片属于嵌入式芯片，像此前华为海思麒麟970中搭载的NPU就是来自于寒武纪的1A AI智能芯片。从AI性能上讲，大大提升了麒麟970的AI处理能力，很大程度上提升了华为手机的核心竞争力。而寒武纪最新发布了第三代机器学习终端处理器1M，其性能比此前发布的寒武纪1A高10倍。由于寒武纪的AI芯片并非通用芯片，需配合其他通用芯片使用，和intel、Arm等通用型芯片还是有一定差距。
寒武纪云端AI芯片MLU 100可广泛应用于云端服务器
寒武纪最新发布的Cambricon MLU 100云端AI芯片，以及云端智能处理计算卡（PCIe接口），MLU100云端芯片具备较高通用性，可支持各类深度学习和常用机器学习算法，而在功率方面仅是英伟达同类产品的几分之一。从这一点看基于寒武纪AI芯片MLU 100的计算卡在技术方面，具备了和Intel、英伟达等产品竞争的实力，但是在产品的市场化和生态方面，差距还是很大的。
寒武纪科技推动AI芯片和通用计算芯片的技术融合，尽快实现市场化和产业化，建立和完善生态系统，将有机会成为Intel一样的芯片巨头
从目前寒武纪科技的产品来看，主要是嵌入式的智能处理器IP和云端计算卡芯片，并非纯粹的通用计算芯片，所以寒武纪下一步能够从技术方面推进目前的AI芯片和通用计算芯片的技术融合，和国内外的上下游企业紧密合作，并逐步实现市场化和产业化，建立和完善AI芯片的生态系统，寒武纪科技还是很有可能成为下一个Intel的。
智慧新视界
很难。
还记得龙芯吗？龙芯是中国科学院计算所研发的通用CPU，采用RISC指令集，类似于MIPS指令集，但谁曾想当时较为先进的PIPS会输给ARM。
寒武纪只不过是第一个融资成功上市的AI芯片研发公司，但是在全球研发AI的并不止寒武纪一家。
而全球研究AI的的机构止中国和美国就有好几十家。
可以看出人们对于AI的重视。所以寒武纪只是提前占领了先机，想要一家独大，难于登天。
微放
谈到芯片公司我们谈5类芯片公司：
1，Intel，AMD。这俩基本二分PC市场，Intel在AMD的ZEN架构出来之前，Intel一直是遥遥领先。他们生产的CPU就是我们计算机科学同学们学到的基本上是由控制单元和算逻单元组成。这种CPU我们也称之为AP处理器及应用处理器。
2，ARM。事实上他做的是移动芯片的全套解决方案。什么高通，联发科，三星，展讯，华为，联芯绝大部分芯片都是用的他的方案，那么他的方案做出来的手机处理器我们行内叫做基带芯片。基带芯片包括什么呢？AP处理器，Modem处理器，GPU，DSP，各种外设控制器。这集成够高吧，你还会说ARM不如Intel吗？他们在不同的领域各自领先而已。
并且ARM自己就有GPU，说到Mali系列大家也许就有印象了。那么ARM的方案有多成熟呢？大家只需要回忆一下此前华为的海思AP芯片一直一蹶不振，为什么突然麒麟一下就和高通比跑分了呢？这得益于ARM的IP的成熟和华为在modem处理器上的积累。Intel正因在modem的空白，进军移动市场时可谓耗资巨大，深圳做Intel平板的公司就靠Intel的补贴发财。这也直接加速了平板市场的萧条。正因为缺乏modem方案，所以Intel无法进军手机市场。3，高通，联发科，展讯，三星。这些都是移动通信方案提供商。既然背后的公司是ARM，那么这些公司技术如何呢？高通拥有无数的通信领域专利。只有两类手机可以避过高通收取专利费，华为的GSM手机和TD的手机。华为的GSM协议栈是自己开发的，十年前的华为确实是中国的骄傲。但纯GSM手机也不存在了，现在华为每一台非只支持TD的手机都要向高通支付专利费。TD则是大唐电信的协议标准，目前国外的覆盖率不高。高通不仅有手机方案，也有其他非常多的方案。无疑行业老大非他莫属。联发科去年到现在被高通吊打的尴尬难以言表。展讯牛在是大紫光的，政府支持高通也要给几分面子，所以气都撒联发科身上了，三星牛在什么地方，不愧是做面条起家的，什么业务都有，内存，显示器，电视，笔记本，手机，人家最重要的是生产芯片，10纳米工艺甚至超台积电。高通牛归牛，10纳米也是在三星生产的。
4，Nvidia，AMD。怎么又有AMD，因为AMD收了ATI。显卡GPU两大霸主，不用说。但是Nvidia借人工智能甩AMD一大截了。GPU不是关键，配套的软件库CUDA才是关键。AMD也有了，但一步慢步步慢。没关系，咱习惯走在后面弯道超车。
5，意法半导体，德州仪器。这个大家可能不熟，但是他们的芯片无处不在。无人机，监控摄像头，行车记录仪，手表，共享单车，微波炉，豆浆机，各种工控设备，机器人，等等等等等等等。简直无处不在。神奇的是绝大部分也是ARM的方案。软银为啥投ARM，这就是原因。
没有寒武纪，那是当然，寒武纪是怎么火的。人工智能的风吹的。什么是人工智能芯片，玩过FPGA的都知道，全是门电路，配上一个bitfile进行编程。人工智能芯片就是这么个玩意，矩阵运算，与非或门搞定，认真一点的针对当前深度学习做点优化，不认真的把门电路矩阵堆出来就开始炒作了。在芯片界的难度略等于程序界的学生成绩管理系统。
综上所述，Intel的地位AMD想真正超越都非常难。而ARM已经是在高歌无敌是多么寂寞了。
Q科技
谢邀，首先寒武纪的产品竞争定位应该是英伟达，英特尔2016年到2017年收购了Mobileye，Movidius和Nervana System，算是全面进入了AI芯片领域，但是其在人工智能芯片领域起点上已经落后于生产GPU的英伟达，从性能上看，CPU擅长逻辑运算，而GPU擅长并行运算，大规模运算的时候需要并联更多的GPU，所以人工智能也好，比特币挖矿也好，无人机运行也好，最大的受益人都是英伟达，当然后面还有个AMD（AMD收购老ATI）。想要客观的了解英伟达在这一轮科技浪潮里的繁荣，你看看股价便一目了然，15年的20美元左右如今涨到了220美元以上，短时间内十倍的涨幅。
如今人工智能领域的芯片进一步进化，从众多并行计算中独立成专用的人工智能AI芯片，而英伟达又为他的产品划定了边界，也就是禁止消费级的Geforse改造成人工智能应用，所以AI芯片已经开始从GPU开始进一步进化，如ASIC，FPGA芯片加速，故而未来在AI芯片专用领域的市场十分的庞大。寒武纪根本不用考虑市场容量的问题。
其次，寒武纪最被看好的一点，是因为其芯片已经有量产，这一点在龙芯时代没有很好的实现，虽然如今寒武纪的创始人更多的来自于原龙芯团队。芯片领域有时候不仅仅是个技术追赶问题，还是个研发效率问题，很多的技术难题不量产，不销售，根本不会知道，比如说芯片的兼容性问题，能耗问题。这一点寒武纪吸取了龙芯的教训。
最后，寒武纪科技的好处还体现在体制上，打破了龙芯时代的科研院所体系，进行了市场化的运作，让企业更加国际化，体制决定效率，芯片行业也是最讲效率的，英特尔芯片更新平均在十八个月，所以我们的台式计算机和手机才会不停的更新换代，谁也没想过一台电脑用一辈子，这就是市场倒逼效率提升。而在参与寒武纪定增的企业中，又有阿里，联想等巨头，这些巨头也在谋求更多的科技转型，比如阿里的新零售和联想的PC进阶，所以在需求上未来会更加稳定。
人工智能芯片有云端芯片和终端芯片，专用化越来越强，可以说即使排除一些民族情绪，其仍然是一家非常有前途的企业。但一切才刚刚起步，其关键还是制造技术壁垒。有时候我们也在考虑一个问题，是否应该允许这些高科技企业前期更多的烧钱，在英特尔的研发每年120亿以上，英伟达之前是14.6亿美元，但是最近季度有研发支出加速趋势。相对来说，寒武纪科技如今的体量依然太小。所以，要看到寒武纪科技良好的前景，也需要看到差距，容忍可能的失败
