中興被封殺事件引起社會各界持續關注。4月16日，美國商務部宣布令，禁止美國企業向中興通訊銷售一切產品，時間長達7年，禁令立即生效。這意味著，從4月16日開始，美國相關公司就不能再跟中興通訊有生意往來。在核心零部件上依賴美國的中興通訊，開始進入了依靠庫存運營的危險周期。中興被封殺事件不僅對包括中興在內的高科技企業產生影響，而且在輿論場上引發深入討論，“缺芯少魂”的問題，再次嚴峻地擺在人們面前。
看看國外的市場，科技巨頭都在布局這塊領域。目前，美國前三大云計算廠商亞馬遜、微軟、谷歌都已經不同程度地介入到人工智能領域，作為智能手機巨頭的蘋果則介入AI芯片領域。不過，幾大巨頭介入人工智能的目標和路徑并不相同。
蘋果公司正在開發一種專門用于處理AI任務的定制化芯片，目的是將AI技術更好地應用在iPhone、iPad等產品中，提升其性能表現。該神經網絡引擎采用雙核設計，每秒運算次數最高可達6000億次，相當于0.6TFlops，以幫助加速人工智能任務。
微軟設備部門全球副總裁Panos Panay接受CNBC采訪時也確認了微軟正在為下一代HoloLens MR頭戴設備研發AI芯片，并表示微軟不僅擁有一支專注的IC設計團隊，而且還與芯片制造商和其他合作伙伴共同開。
谷歌在2017年I/O大會上已經明確喊出“AI First”（人工智能優先）的口號，在今年的IO大會上，谷歌推出了第三代TPU。根據官方介紹，TPU3.0的計算能力最高可達100PFlops，是TPU2.0的8倍多。它是谷歌自主研發的針對深度學習加速的專用人工智能芯片。TPU是專為谷歌深度學習框架TensorFlow設計的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
谷歌在今年的Cloud Next 大會上發布了兩款新設備，其可以幫助專業工程師在處理器內核上構建支持設備端機器學習 (ML) 的新產品。這兩款新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。新設備的問世，標志著我們在將 AIY 擴展為設備端 ML 實驗平臺的道路上邁出了第一步。
谷歌首席科學家Greg Corrado在近日召開的谷歌AI技術分享會上提出了不同的觀點，他說，“至少迄今為止，我也沒有看到完全不同于傳統計算芯片的成功案例。相反，我們認為應對現有的芯片做AI方面專門的優化，使現在的芯片完成AI任務時速度更快，功耗更低，整體的效益更高。”
近期一份全球芯片廠商排名出爐，該報告發布了AI芯片廠商排名，其中前十名為英偉達、英特爾和恩智浦、IBM、AMD、谷歌、ARM、蘋果、高通、博通。華為位居第12位，成為國內最強。除華為（海思）外，中國大陸還有寒武紀和地平線兩家芯片企業上榜，分列22位和24位。
在AI芯片市場，企業之間的競爭核心是芯片處理能力和功率效率。在芯片處理能力上，排名第一的英偉達當仁不讓，其Pascal 和Volta 兩大架構芯片的運算速度分別能達到 10Tflops和 12Tflops。今年年初推出的自動駕駛最強芯片Xavier，一塊就能夠為L3-L4的自動駕駛提供算力支持。
中國是半導體的最大消費國，占全球芯片需求量的45%，供內需與外銷之用。然而，中國90%以上的芯片需求仰賴進口集成電路。人工智能市場已經是各大互聯網巨頭趨之若鶩的行業方向。而與此同時，人工智能芯片的應用場景細分市場越來越多，專門為某些人工智能應用場景定制的芯片適用性明顯高于通用芯片。這樣的形勢，給一些人工智能芯片的初創公司帶來了機會。
半年時間不足以完成芯片產業的布局，不足以改變整個芯片生態，但是芯片爭霸賽卻已悄然啟幕；雖然現在只是6強爭霸，但未來我們期待看到更多的參與者和攪局者，讓用戶得利。
看看國外的市場，科技巨頭都在布局這塊領域。目前，美國前三大云計算廠商亞馬遜、微軟、谷歌都已經不同程度地介入到人工智能領域，作為智能手機巨頭的蘋果則介入AI芯片領域。不過，幾大巨頭介入人工智能的目標和路徑并不相同。
蘋果公司正在開發一種專門用于處理AI任務的定制化芯片，目的是將AI技術更好地應用在iPhone、iPad等產品中，提升其性能表現。該神經網絡引擎采用雙核設計，每秒運算次數最高可達6000億次，相當于0.6TFlops，以幫助加速人工智能任務。
微軟設備部門全球副總裁Panos Panay接受CNBC采訪時也確認了微軟正在為下一代HoloLens MR頭戴設備研發AI芯片，并表示微軟不僅擁有一支專注的IC設計團隊，而且還與芯片制造商和其他合作伙伴共同開。
谷歌在2017年I/O大會上已經明確喊出“AI First”（人工智能優先）的口號，在今年的IO大會上，谷歌推出了第三代TPU。根據官方介紹，TPU3.0的計算能力最高可達100PFlops，是TPU2.0的8倍多。它是谷歌自主研發的針對深度學習加速的專用人工智能芯片。TPU是專為谷歌深度學習框架TensorFlow設計的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
谷歌在今年的Cloud Next 大會上發布了兩款新設備，其可以幫助專業工程師在處理器內核上構建支持設備端機器學習 (ML) 的新產品。這兩款新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。新設備的問世，標志著我們在將 AIY 擴展為設備端 ML 實驗平臺的道路上邁出了第一步。
谷歌首席科學家Greg Corrado在近日召開的谷歌AI技術分享會上提出了不同的觀點，他說，“至少迄今為止，我也沒有看到完全不同于傳統計算芯片的成功案例。相反，我們認為應對現有的芯片做AI方面專門的優化，使現在的芯片完成AI任務時速度更快，功耗更低，整體的效益更高。”
近期一份全球芯片廠商排名出爐，該報告發布了AI芯片廠商排名，其中前十名為英偉達、英特爾和恩智浦、IBM、AMD、谷歌、ARM、蘋果、高通、博通。華為位居第12位，成為國內最強。除華為（海思）外，中國大陸還有寒武紀和地平線兩家芯片企業上榜，分列22位和24位。
在AI芯片市場，企業之間的競爭核心是芯片處理能力和功率效率。在芯片處理能力上，排名第一的英偉達當仁不讓，其Pascal 和Volta 兩大架構芯片的運算速度分別能達到 10Tflops和 12Tflops。今年年初推出的自動駕駛最強芯片Xavier，一塊就能夠為L3-L4的自動駕駛提供算力支持。
中國是半導體的最大消費國，占全球芯片需求量的45%，供內需與外銷之用。然而，中國90%以上的芯片需求仰賴進口集成電路。人工智能市場已經是各大互聯網巨頭趨之若鶩的行業方向。而與此同時，人工智能芯片的應用場景細分市場越來越多，專門為某些人工智能應用場景定制的芯片適用性明顯高于通用芯片。這樣的形勢，給一些人工智能芯片的初創公司帶來了機會。
半年時間不足以完成芯片產業的布局，不足以改變整個芯片生態，但是芯片爭霸賽卻已悄然啟幕；雖然現在只是6強爭霸，但未來我們期待看到更多的參與者和攪局者，讓用戶得利。
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