[在AI概念普及之后，各方都在寻找商业模式，期待AI技术尽快落地，但目前大部分的AI创业公司处于依靠融资烧钱阶段]
近年来，AI芯片无疑是最火热的话题之一，不仅英伟达、谷歌等国际巨头相继推出新产品，国内百度、阿里等也纷纷布局这一领域，诞生了寒武纪等AI芯片创业公司。在CPU、GPU等传统芯片领域与国际相差较多的情况下，中国AI芯片被寄望能实现弯道超车。
AI芯片遍地开花
从去年下半年到今年上半年，国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片。两个月前，云知声在北京召开发布会，推出其第一代UniOne物联网AI芯片及解决方案。仅仅在这两个月内，就有多家公司发布AI芯片或模组。出门问问正式发布了AI语音芯片模组“问芯”；Rokid发布KAMINO18AI语音专用芯片；思必驰也宣布将在下半年推出AI芯片……
按使用场景划分，AI芯片主要分为云端和终端芯片。而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络，因此训练主要在云端进行。云端追求高性能，开发成本更大，终端更侧重低成本和低功耗，目前中国AI初创企业主要布局在此。
云端芯片方面，寒武纪在2016年推出全球首款商用终端智能处理器IP产品后，于5月3日正式发布了首款云端智能芯片MLU100。7月，百度在AI开发者大会上正式推出了昆仑，基于百度CPU、GPU、FPGA的AI加速器研发。官方称，这是中国首款云端全功能AI芯片。
根据市场研究公司CompassIntelligence发布的全球AI芯片排行榜，除了英伟达、英特尔等传统芯片公司巨头，寒武纪、地平线等AI芯片公司也位居前列。
由于灵活性高，在AI算法并未成熟固定的当下，FPGA（现场可编辑门阵列）被认为是一种中间方案，其最大的优势在于能够使系统的硬件功能可以像软件一样通过编程修改。与GPU、CPU通用芯片相比，性能更高、能耗更低。
另一AI语音公司思必驰在宣布获得D轮5亿元融资消息后,也表示将推出智能语音芯片，预计在下半年流片。同样是智能语音产业的米卡迪电销机器人，一直采用了最先进的技术，致力于帮助2000万电销完成初步筛选的工作。
AI芯片难在何处？
芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业。多位业内人士对记者表示，芯片研发周期非常长，从立项到上市通常需要两年左右时间。作为创业企业，特别是从事算法的企业，如果自己独立研发芯片，在时间和资金方面都面临巨大压力，其中最重要的原因是芯片成本高，对错误零容忍。
杭州国芯于去年10月底发布其首颗语音AI芯片GX8010，今年初正式上市。国芯AI事业部的总经理凌苯云表示，该公司于2016年初确定布局AI芯片，而在当时该款芯片也没有明确的客户。“我们当时为什么敢做这个决策？我们认为这些算法底层的架构都基于神经网络来做。不管你的形态怎么变，那个核心不太会变。”另一方面，没有产品也很难和客户深入接触，“我们也去跟客户聊过，但是通常来说，当你还没有一个东西的时候，你跟客户去聊需求的时候，通常来说聊不到很深入。”他表示，上市半年后，目前该芯片已经有百万级的订单。
正是因为造芯不易，有AI算法企业选择与芯片公司合作一起服务客户。上述的杭州国芯此前主要从事于数字电视、家庭多媒体的芯片设计和系统方案开发。
行业或更趋理性
在AI概念普及之后，各方都在寻找商业模式，期待AI技术尽快落地，但目前大部分的AI创业公司处于依靠融资烧钱阶段，AI芯片也被认为是AI技术落地的一种方式，但目前而言，这条路并不容易。
有业内人士认为，AI芯片行业将迎来整合并购时期，也让大家更清楚地看清做芯片的难度。
以FPGA龙头赛灵思收购深鉴科技为例，赛灵思表示，将继续加大对深鉴科技的投入，不断推进公司从云到端应用领域部署机器学习加速的共同目标。该人士指出，深鉴科技掌握的是DPU的算法，但是芯片的链条太长，光有DPU不够，如果仅靠自己，在可见的范围内一直要不断加大芯片设计和研发费用，烧钱非常快。
清华大学微电子所所长魏少军曾指出，AI无疑十分重要，但AI芯片的发展很可能会在未来2~3年遭遇一个挫折期。今天的部分，甚至大部分创业者将成为这场技术变革中的“先烈”。
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