中美贸易战激起了中国厂商们对芯片的空前热情，这种热情不亚于几年前的互联网造车热。人工智能时代，工厂、公司、家庭几乎所有你能想到的场合都会有人工智能产品，这个变化不只是倍数上的增加，更是量级上的增加。可想而知，人工智能时代下这个号称智能装备的大脑AI芯片是多么的火爆和繁荣。
在刚刚过去的百度AI开发者大会上，百度推出了云端全功能AI芯片“昆仑”。百度称“昆仑”是迄今为止设计算力最高的AI芯片，基于百度CPU、GPU与FPGA的AI加速器进行研发，性能提升近30倍，能高效满足推断与训练需求，适配自然语言处理、大规模语音识别等具体场景。
那么AI芯片到底是何方神圣？它和普通芯片的区别在哪儿？未来的应用是不是真的能像人类的大脑一样去感知、处理、解决问题？带着这些问题我们还是从基本概念出发来梳理这款火到爆的神秘存在吧。
AI芯片的定义
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。
我们都知道AI技术有三大要素：算法、算力、数据。AI技术的广泛应用对硬件设备的运算能力要求大幅提升，AI芯片便应运而生。目前AI芯片发展的重点是针对神经网络等架构实现高速运算的核心硬件，即算力提高阶段。随着AI技术的成熟，AI芯片可以实现集算法与算力于一体的超脑能力。
AI芯片和普通芯片的区别
传统的CPU运行的所有的软件是由程序员编写，完成的固化的功能操作。其计算过程主要体现在执行指令这个环节。但人工智能要模仿的是人脑的神经网络，从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。它不需要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。
人工智能包括机器学习和深度学习，因此，人工智能芯片需要具备高性能的并行计算能力，同时要能支持当前的各种人工神经网络算法。传统CPU由于计算能力弱，并不适合应用于人工神经网络算法的自主迭代运算。
与普通的芯片相比AI芯片在处理AI任务时有着明显的优势，在处理效率方面更是普通芯片的几倍甚至几十倍。更难能可贵的是AI芯片拥有智能学习功能，能够在处理任务的同时，智能学习我们的使用习惯，通过这样的学习会使我们的智能设备变得成为一个得心应手的帮手。
AI芯片的应用
在全球个人电脑市场不断萎缩的情形下，一方面传统芯片市场受到移动设备芯片极大冲击，另一方面传统芯片制造商急于变革、加紧转型，以适应智能互联时代的浪潮。除了传统芯片巨头，互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足芯片。一时间，AI芯片进入群雄逐鹿的大爆发时期。
从市场角度来看，目前AI芯片从需求上可以分为三类。第一类是各大人工智能企业和实验研发、第二类是数据中心、第三类是设备终端。
毫无疑问，人工智能的迅猛发展，上层的应用会越来越多样、越来越智能，而在这些表象的背后离不开的是底层的核心能力。而这个核心能力就是AI芯片。但就目前而言，还没一种算法可以统一面向所有的应用。每种应用对应一种算法，或者每种算法对应一种应用。实际上我们的人脑能够做很多事情，但现在人工智能的算法依然是一对一的。那么，如果在芯片上不能突破，人工智能应用就不可能真正成功。
展望未来，是否可以在AI芯片中真正的实现像人类的DNA+大脑核心控制一般的集“感知、处理、决策”于一体的核心控制硬件，需要伴随AI技术的算法、大数据等各方面技术更加成熟之后同步提升，统一面向所有的应用，这属于更未来的未来。
