人工智能（ AI ， ArTIficial Intelligence ）的這股風刮了許多年，已經席卷了汽車、手機、醫療、金融、藝術等各個行業。甚至出現了AI和人腦之間的battle。

　　2016年， AlphaGo對戰圍棋九段高手李世石，最終AI以4:1的戰績贏了李世石。然而當時運行這個AI程序的服務器功耗高達1MW，接近人腦的5萬倍。在AI領域，最重要的三塊基石就是：數據、算法和算力。

　　龐大的數據庫能為訓練人工智能提供基礎。

　　舉個例子，圖像識別、視頻監控都需要龐大的數據支撐下去進行模型訓練和深度學習。

　　算法能為人工智能應用落地提供可靠的理論保障。人工智能在實際應用中會遇到各種可能的問題，主要可以分成回歸、分類和聚類，針對每一類，算法都能提供不同的解決方案。說直白一點，算法就是人的智力的體現。

　　算力是人工智能技術實現的保障。簡單一些來理解，就是計算能力。2018年諾貝爾經濟學獎獲得者William D. Nordhaus在《計算過程》一文中提出：“算力是設備根據內部每秒可處理的信息數據量”。算力實現的核心是CPU、GPU等各類計算芯片。

　　算法再好，如果沒有足夠的計算能力（即高性能芯片） ， AI就很難得到實際的應用，也只能在實驗室里束之高閣。所以，在人工智能領域處于核心地位的AI芯片，同人工智能一樣炙手可熱。

　　什么是AI芯片？

　　AI芯片是智能設備里不可缺少的核心器件，專門用來處理AI相關的計算任務。

　　AI芯片包含了兩個領域，我們也可以成“Al”和“芯片”兩部分來看：第一個就是計算機科學領域，說簡單點就是軟件，也就是研究高效率的智能算法；

　　第二個就是半導體芯片領域，其實就是硬件，研究的是如何把算法有效地在硅片上實現，最終變成能和配套軟件結合的實體產品。

　　AI芯片屬于芯月片中的哪一類？目前市場上比較常見的用于Al的芯片有CPU、GPU、FPGA和DSP，以及他們的各種組合。雖然CPU（中央處理器）、GPU（圖像處理器）和FPGA（現場可編程門陣列）都可以運行AI算法，但從嚴格意義上來講，他們都不是AI芯片。AI芯片本質上是ASIC （專用集成電路） ， 需要為Al算法專門設計。

　　AI芯片設計流程是什么樣的？

　　也有不少人會好奇：AI芯片的設計過程和我們熟知的流程有何區別？

　　數據集→神經網絡架構/算法→芯片架構→電路設計與實現前幾步需要從軟件層面去考慮算法，所以會有獨立的Al算法工程師。從芯片架構開始往后，就是大家所熟知的IC設計流程了。對于IC設計端的工程師們來說，AI芯片依然要經歷架構設計、電路設計、驗證綜合等步驟，與尋常芯片并沒有什么區別。

　　國內有哪些還不錯的Al芯片設計公司？

　　如果說專注于搞AI芯片設計，那寒武紀、地平線、黑芝麻智能、依圖科技、中星微、燧原科技等都是很不錯的公司。如果諸位對這些公司的主營業務感興趣的話，后續也可以出一期文章專門介紹。如果說想進大廠，其實有相關業務的大廠確實也不少，比如華為海思、聯發科、平頭哥、百度昆侖芯、全志科技、北京君正等也都AI芯片設計和實際產品。

　　國內目前的發展前景如何？隨著元宇宙等新概念的興起，AI在其中必然也會推動新生態的構建。放眼全球，從國外的英偉達、英特爾、谷歌、蘋果，到國內的華為海思、阿里平頭哥、百度、字節，都在這個賽道積極布局。盡管國內從數據、算法和算力都難以和國際水平井肩，但我們已經在路上了。技術方面的突破，我們總是“雖遲但到”。

　　普通人如何入局？

　　AI芯片和其他芯片在設計流程上并沒有太大的差別，無論是前端設計、功能驗證、DFT設計、后端設計，都是可以諸君可以選擇的方向。

　　AI芯片的發展速度固然很快，但縱觀芯片發展長河， AI芯片也是其中一顆亮眼的、正在慢慢成長的星。也正是在這種時候，我國企業才更加有望突圍。畢竟彎道超車向。來都是我們的拿手好戲。

　　而此時此刻想要加入芯片行業，對AI芯片飽含興趣的諸君，未必不會成為點亮星星的人。

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