AI芯片，产业未来的搅局者

人工智能主要包括三大要素，分别是数据、算法和算力。其中数据是基础，正是因为在实际应用当中的数据量越来越大，使得传统计算方式和硬件难以满足要求，才催生了AI应用的落地。

AI芯片的生态圈

从广义说，能够驱动AI程序的芯片都叫做AI芯片。从狭义来说，AI芯片是为适应AI算法进行了特殊设计的芯片。

从应用层面讲，AI芯片主要分为云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片应用于云端服务器及数据中心；端AI芯片应用于智能设备、IoT端设备。未来，人工智能将会在我们的日常生活中得到极大普及，正如英伟达创始人黄仁勋所说：“未来，AI与AI芯片将无处不在：咖啡机、保温杯、麦克风、甚至耳环、鞋子这些小物件都会智能化。”

云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、支持图片识别、以及语音、视频处理。端AI芯片则需要嵌入到设备内部，让设备不联网就能具备AI能力。AI芯片之于人工智能的意义，可以理解为发动机之于汽车。人工智能理论已经提出多年，由于它需要一台计算能力超强的“发动机”驱动，所以多年没有真正跑起来，直到AI算法、大数据以及AI芯片的出现。

人工智能的破局是在2012年计算机视觉届的“奥林匹克”—ImageNet挑战赛的赛场上，来自多伦多大学的Geoffrey Hinton教授和他的团队第一次用上了GPU芯片和深度学习算法，成为AI史上的一个重要节点。

在2015年的ImageNet大赛上，微软亚洲研究院团队更是凭借GPU与深度学习算法，第一次让计算机的图像识别超过了人类。人类识图错误率约为4％，而冠军团队机器识图的错误率为3．57％。在图像识别兴起之后，视频识别、语音识别、翻译、语音助手等一系列AI应用应运而生。

AI芯片的爆发，至少将会影响到四个应用场景：家居／消费电子、安防监控、自动驾驶以及云计算。

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