“如果把人工智能时代看成要拿刀来切肉，那么这把刀应该就是芯片。而使用通用处理器这把并非专业为切肉设计的‘瑞士军刀’切肉，显然并不能够达到最好效果。因此，我们需要专门打造一把切肉的刀。”人工智能芯片领军企业中科寒武纪创始人陈天石这样描述人工智能芯片的重要性。陈天石表示，高性能计算是人工智能发展的基石，也是最重要的基础设施。个人电脑时代和移动互联网时代的发展历程表明，承载高性能计算的芯片决定了一个新的计算平台的基础架构和发展生态。因此，业内将芯片视为人工智能时代的战略制高点和入场券。
据千讯咨询发布的《中国芯片市场发展研究及投资前景报告》了解，目前，除了英特尔和高通等传统芯片企业加紧研发外，谷歌等全球科技巨头也纷纷加入芯片研发行列，中国处于奋力追赶状态，在不同技术路线上均有所突破。不过受限于芯片产业短板，我国人工智能芯片发展仍然任重道远。
国内最早聚焦和从事人工智能软硬件结合与芯片研究的地平线机器人技术创始人兼ＣＥＯ余凯表示，在人工智能时代，上层的应用都依赖于底层核心能力，而这个核心能力就是人工智能处理器。清华大学微电子学研究所所长魏少军坦言：“中国这么多优秀的科学家正在做各种各样的人工智能算法和应用，但是如果在芯片上不能有所突破，就不可能取得真正成功。”
据陈天石介绍，信息时代的产物——通用处理器（ＣＰＵ），无法支撑起智能时代。例如，谷歌大脑用了上万个通用处理器核“跑”了数天来学习如何识别猫脸；“阿尔法狗”和韩国棋手李世石下棋时使用了上千个ＣＰＵ和数百个图形处理器（ＧＰＵ），平均每局电费近３０００美元。对于绝大多数智能需求来说，基于通用处理器的传统计算机成本过高、速度过慢、功耗过高、体积过大，难以接受。
目前，国际科技巨头已经开始抢占这个人工智能时代的战略制高点。传统的ＣＰＵ主要用来完成单线程任务，而人工智能目前采用的深度学习算法，有海量的数据运算需求，主要需要并行运算，对传统架构和系统提出了极大的挑战，ＡＩ芯片由此应运而生。２０１１年，仍在谷歌就职的吴恩达将英伟达公司的ＧＰＵ应用于谷歌大脑中取得惊人效果，结果表明１２颗ＧＰＵ可以提供相当于２０００颗ＣＰＵ的深度学习性能。之后各地人工智能研究人员纷纷使用ＧＰＵ来加速ＡＩ算法，由此，ＧＰＵ也成为目前最主流的ＡＩ芯片。根据英伟达公司公开信息显示，短短２年间，与英伟达在深度学习方面展开合作的企业激增了近３５倍，达到３４００多家企业。去年，谷歌推出了其自主芯片ＴＰＵ，并成功帮助升级版的“阿尔法狗”战胜中国围棋选手柯洁，它与ＧＰＵ相比，用较低的精度提高性能，功耗下降到ＧＰＵ的１０％。老牌芯片企业英特尔也通过收购以色列公司Ｎｅｒｖａｎａ布局人工智能芯片。
在中国，寒武纪、地平线机器人均为近两年成立的新锐芯片研发企业，拥有该领域的顶尖人才。中星微公司和清华大学也有团队从事前沿研究。“未来所有智能都是从芯片端发起的，而且未来的芯片一定是和云连接在一起的。”语音识别公司云知声公司ＣＥＯ黄伟认为，芯片安全就是数据安全、云端安全、战略安全，“这也不难判定为什么谷歌砸钱也要弄自己的芯片，不可能让自己的数据在别人的芯片上‘跑’结果。”
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