近幾年來，人工智能作為自互聯網誕生以來的第二次技術形態的體現，隨著智能產品的落地應用，不同場景的算法持續涌現，計算數據呈爆炸式增長。不少廠商為了追求產品多樣化，不斷推出新功能，在產品中提到的“人機交互”、“智能識別”等新鮮的概念詞匯，以此吸引消費者的購買欲望。
與此同時，AI芯片作為人工智能技術的硬件基礎和產業落地的載體，吸引了眾多巨頭和創企入局，各類AI芯片相繼面世。
在胡潤研究院發布的《2020胡潤中國芯片設計10強民營企業》榜單中，按照企業市值或估值列出了中國10強本土芯片設計民營企業，分別為：韋爾股份、匯頂科技、兆易創新、卓盛微電子、君正集成電路、圣邦微電子、比特大陸、瑞芯微、晶晨半導體、地平線、寒武紀科技。11家芯片設計企業中比特大陸、地平線、寒武紀科技3家都是AI芯片公司，占據了將近1／3的比重，足以見得AI芯片發展的重要性和火熱程度。
AI芯片快速崛起的原因
1、市場需求擴張
在人工智能發展的初期，算法為王，像數據中心、大數據分析、精準營銷等方面成功實現了商業落地。隨著智能化變革深入到交通、安防、通信等領域，受功耗、傳輸數據、時延等條件限制，僅靠原有的云端計算解決方案難以滿足人工智能本地應用落地計算需求，在終端、邊端場景同樣需要人工智能計算，因此催生了AI芯片新硬件的發展。
“不管有什么好的AI算法，要想最終得到應用，就必然要通過芯片來實現?！鼻迦A大學微電子所所長魏少軍教授曾這樣表示，作為算法的載體，芯片硬件的提升也為先進的軟件算法帶來了更多的機會，為高性能、高算力AI芯片的出現提供了更多保障。
2、政策支持，資本看好
人工智能正成為國際學術的新焦點，加快新一代人工智能培養，已成為抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略性問題。對此，國家對人工智能的發展高度重視，并陸續出臺一系列人工智能產業發展政策。目前我國人工智能產業已基本成型，從中央到各地的政策措施陸續亮相。在政策扶持下，不僅能加快人工智能產業政策的落地，還能促進產業深度融合，加速人工智能應用商業化的發展。
AI芯片市場引發了老牌芯片廠商英偉達、英特爾的持續關注，像國內的百度、阿里、華為等科技巨頭也紛紛加碼AI芯片賽道。除了巨頭的動作，早在2014年國家多部門聯合多個企業成立了“國家集成電路產業投資基金”，一期投資高達1387億元，如今大基金二期完成2000億左右規模的募資，接下來將重點投資人工智能、5G、物聯網等終端應用產業，進一步推動國產半導體產業發展。
3、技術門檻稍低
為什么有大量廠商都開始轉型研發AI芯片，很重要的一點原因是其技術門檻稍低。很多人工智能學習都要求的是完成簡單而大量地重復輸入，且AI芯片針對某一類特定場景進行開發，不像傳統CPU一樣要求“十項全能”。其次，很多時候所謂的AI芯片并不是獨立研發的一塊芯片，不必耗費大量精力去完成各類IP（知識產權）內核，而是針對一些AI功能進行加速優化，以釋放更多計算資源跟其他模塊去處理復雜場景。這也是科技企業為什么蜂擁做AI芯片的原因之一。
國產技術解決AI算力問題
當前AI運算需要系統能夠高效處理大量非結構化數據（文本、視頻、圖像、語音等），因此需要硬件具有高效的線性代數運算能力，計算任務具有單位計算任務簡單，邏輯控制難度要求低，但并行運算量大、參數多的特點，并對芯片的多核并行運算、片上存儲、帶寬、低延時的訪存等提出了較高要求。針對不同應用場景，AI芯片還應滿足對主流AI算法框架兼容、可編程、可拓展、低功耗、體積及造價等需求。
針對這些需求，GPUFPGAASIC等異構計算芯片被投入應用到AI應用相關領域，解決了算力不足的問題。相關領域國產技術的重大突破也為行業應用帶來更多可能。
例如，芯動科技2018年在全球和美國英偉達公司同步，率先攻克頂級難度的GDDR6高帶寬顯存技術瓶頸，全定制計算核，成功量產高性能計算GPU產品。2019年推出了4K／8K顯示的HDMI2．1技術和高速Serdes memory 等先進產品；今年又率先推出國產自主標準的Innolink Chiplet和HBM2E等高性能計算平臺技術，適用于高性能AI／云計算應用。
對產品落地遭遇瓶頸的國內AI企業和芯片設計商來說，芯動科技提供的包括IP、技術、量產、資源等芯片定制一站式服務，而全國產IP也可根據客戶應用場景進行面積、功耗等PPA優化，一步到位交鑰匙快速集成，提供從FPGA到ASIC、從概念的量產的前后端全過程解決方案，加快芯片開發周期。
