人工智能芯片目前处于什么阶段

我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。

长期以来，中国在CPU、GPU、DSP处理器设计上一直处于追赶地位，绝大部分芯片设计企业依靠国外的IP核设计芯片，在自主创新上受到了极大的限制。

然而，人工智能的兴起，无疑为中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳的机遇。

人工智能领域的应用目前还处于面向行业应用阶段，生态上尚未形成垄断，国产处理器厂商与国外竞争对手在人工智能这一全新赛场上处在同一起跑线上，因此，基于新兴技术和应用市场，中国在建立人工智能生态圈方面将大有可为。

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

人工智能芯片的表述不正确的是目前处于成熟高速发展阶段。

人工智能芯片的定义：从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。

随着人工智能技术的发展，数据、算力和算法三大牵动人工智能进步的关键因素愈加凸显。而这三大要素中算力和算法都离不开芯片。传统的 CPU 早已远远不能满足 AI 技术的发展需要，GPU 又因为能耗过高等问题饱受诟病，FPGA 和 ASIC 等芯片的相继推出一定程度上缓解了算力不足的问题，但 AI 芯片领域还有非常大的进步空间。

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