作為人工智能核心技術之一的人工智能芯片，在過去幾年的發展可謂起起落落。如今，正值互聯網時代，人工智能芯片發展狀況如何，國內市場又該如何發展呢?

AI是一個相當寬泛的概念，最早出現在1956年，由三位科學家John McCarthy、Claude Shannon and Marvin Minsky在英國達特茅斯會議上提出。

經過數十年發展，AI于上世紀80年代走出實驗室并逐漸走向商業化。由于短時間內的迅猛發展，AI掀起了一陣投資狂潮。不過由于缺乏基礎，經驗不足，AI經歷了第一次寒冬期。

之后，在總結經驗、持續投入基礎上，AI技術仍在不斷創新研發中。如今，人工智能大潮來襲，讓不少產品紛紛貼上了AI標簽，但嚴格意義上來說，其實這些產品本質上并不能稱作AI產品，只是一個過渡，或者說一種炒作營銷。

而作為人工智能核心技術之一，人工智能芯片逐漸成為當前科技產業和社會關注的熱點，也是AI技術發展過程中不可逾越的關鍵一環。不少研究者表示，除了深度學習和神經網絡大幅推動了AI技術的進程，如果AI要達到更好的要求，還需要更多的方法去支持AI芯片。

也正是近幾年AI產業的迅速發展，以及其重要性的提升，吸引著越來越多企業都投身到了 AI 淘金這股浪潮中，而其中最為耀眼的便是 AI 芯片。

在2016 年5月，谷歌發布自主設計芯片 TPU(張量處理器)，同年英特爾也發布 Nervana AI 處理器，AI芯片開始頻繁地出現在人們視野中，也為其商用化之路擴寬了其應用市場。可以說，AI 芯片的出現是順應時代發展趨勢的，也是市場所需。

與此同時，隨著智能手機市場的爆發，AI芯片更是迎來了前所未有的發展機遇。國際權威基金評級機構Morningstar預測，2021年全球AI芯片市場規模將可能超過200億美元。

反觀國內發展，過去幾年，經過多年研發的國產CPU龍芯，曾因技術架構、應用軟件與現有巨頭壟斷的體系不互通而屢屢遭遇聯想等國內設備廠商的殘忍拒絕。可以說，國產芯片面臨著巨大瓶頸期。

另外，從AI芯片自身研發角度來看，國內廠商也面臨著巨大挑戰。在芯片設計研發階段便承擔高昂的成本，而芯片在設計好之后還要經過昂貴的流片驗證才能量產，如果沒有雄厚資金來解決這部分成本問題，那么即使技術研發成功，量產時也會遭遇上游產能受限的困境。

而且在當下，隨著大數據時代的到來，信息量處理的信息量也在成倍地增長，算力需求越來越高的情況下，對搭載處理單元的體積有更多限制的機器人實際上存在著在智能水平上升級的障礙，AI芯片必須不斷升級迭代，才能跟上時代發展。

面對來自多方的壓力，國內企業應該如何?業內人士表示，除了大型企業之外，中小 AI 芯片創業公司也并非沒有成功的可能性。有觀點表示，像英特爾這一類的全球性大企業因為精力有限，無法覆蓋所有的細分場景，這就是小企業得以生存的夾縫，能否成功在夾縫中求生存，便看各自的戰略經營了。

此外，相關部門可以更多地引導扎根在中國的外資企業們，讓他們也應積極投身中國的人工智能發展大潮之中。本土企業也應積極地在技術、市場和人才等方面與其開展共贏合作，共同助力中國人工智能產業的發展和壯大。