人工智能正如火如荼地進行著，研究公司GlobalMarketInsights預測，全球人工智能加速芯片市場將以每年35%的速度增長，整體規模將從2019年的80億$增長到2026年的700億$。

那么什么是AI，什么是人工智能芯片？

首先要知道芯片實際上是集成電路，人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是指能夠運行人工智能算法的芯片，主要是基于深度學習算法。 目前的AI芯片分為四類：

通用芯片(GPU)

特點：指令單一，數據多，主要處理圖像數據。 CPU命令工作。

半定制芯片(FPGA)

FPGA進行多指令，奇異數據流分析，主要用于云端。 FPGA整體性能較高，常用于深度學習算法的推理階段。 比較FPGA和CPU可以發現兩個特點，一是FPGA沒有存儲帶來的內存和控制，讀取部分的速度更快，二是FPGA沒有讀取指令操作，功耗更低。 缺點是價格比較高，編程復雜，整體操作能力不是很高。

完全定制芯片(ASIC)

ASIC是為實現特定場景應用需求而定制的專用ai芯片。 優點是功耗，可靠性，集成性好，缺點是開發周期長，功能可擴展性不強。

腦芯片

類腦芯片是一種模擬人腦神經網絡模型的芯片編程架構。 本系統能夠模擬人腦功能的感知，行為和思維方式。 也是未來人工智能芯片的重要發展方向但研究過程極其困難。

人工智能芯片有兩個發展方向：一是加快硬件的計算能力，不斷優化GPU、FPGA、ASIC；二是利用類腦神經結構增強計算能力。

類腦芯片是基于馮·諾依曼結構，通過模擬人腦的神經結構，信息感知，思維，行為。 人腦中的突觸是神經元之間的連接，它可以隨著傳輸神經元信號的強度和極性來調節傳輸效率，在信號消失后保持傳輸效率。 模仿這種操作模式的腦型芯片，可以實現數據并行傳輸，分布式處理，可以低功耗實時處理海量數據。

在2011年8月，IBM首次開發了兩個具有感知和認知能力的硅片原型，可以像大腦一樣學習和處理信息，但只能容納20多萬個可編程突觸。

2014年8月，IBM推出了第二代類似大腦的芯片True North，相當于100萬個可編程神經元和2.56億個可編程突觸，與第一代相比，有了很大提高。

公司在2016年發布了新的研究成果，包括手指識別，情感識別，圖像分類和對象跟蹤。

英特爾于2017年發布了Loihi芯片，該芯片模仿了大腦是如何根據來自環境的反饋工作的，使用數據來學習和推斷。 洛伊希是一種異質設計，由128個神經形態核心(neurophorphiccore)和3個低功耗IntelX86核心組成，聲稱擁有13萬個神經元和1.3億個觸角。

高通的認知計算平臺也在行業內引起了巨大的轟動，它可以集成到高通量產的Snapdragon處理器芯片中，以協作的方式提高系統的認知計算性能，并可應用于手機，平板等設備，支持語音識別，圖像識別，場景實時標注等實際應用和卓越性能。

在2018年8月，<英國自然雜志>首次出版了中國自主研發的天極芯片，清華大學精密儀器系史魯平教授團隊研發的腦型計算芯片“天極”亮相。

在2019年7月，英特爾宣布其神經形態研究芯片Loihi執行專門任務的速度是普通CPU的1000倍和10000倍。

雖然沒有智能系統能夠達到人的水平，但人工智能的研究正在取得突破。 未來AI芯片的更新和迭代速度會更快，人類可以從事工作，芯片可以做。 相信這個奇點離我們不遠，AI產業化將迎來新的發展機遇。

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