大家都知道，如今的人工智能正在大踏步地走进我们生活的各个领域，从智慧金融、智能家居到智能教育、智能医疗，人工智能正在各个垂直领域全面开花，而在这大繁华的背后
绝对离不开基础层的软硬件支撑和技术层的成熟。AI芯片无疑是近年来最火热的话题之一，不仅英伟达、谷歌等国际巨头相继推出新产品，国内百度、阿里等也纷纷布局这一领域，诞生了寒武纪等AI芯片创业公司。
AI芯片遍地开花
从2017年下半年到今年上半年，国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片。去年12月，地平线推出首款嵌入式人工智能视觉芯片——面向自动驾驶的征程处理器和面向智能摄像头的旭日处理器；2018年5月云知声在北京召开发布会，推出其第一代UniOne物联网AI芯片及解决方案。仅仅在这两个月内，就有多家公司发布AI芯片或模组。出门问问正式发布了AI语音芯片模组“问芯”；Rokid发布KAMINO18AI语音专用芯片；思必驰也宣布将在下半年推出AI芯片……
按使用场景划分，AI芯片主要分为云端和终端芯片。而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络，因此训练主要在云端进行。云端追求高性能，开发成本更大，终端更侧重低成本和低功耗，目前中国AI初创企业主要布局在此。
AI芯片之路到底还要走多久？
芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业。与软件可以修正和快速迭代不同，芯片的迭代周期会很长。从云知声、出门问问发布的时间表看，芯片从设计到量产都只有3年多时间，这与“一个芯片产业需要几十年技术沉淀”的普遍印象相差甚远。
物极必反，当一个产业以迅雷不及掩耳之势发展，行业资深人士也会对其产生怀疑。不少案例表示许多产业经济是来的快去的也快，比如之前火热的共享经济也走向了衰退，那么对于AI的高速发展，也同样值得忧虑。
目前国内AI型企业已经多达500余家，随着其火热程度的加深，业内越来越多人开始担忧其是否为“泡沫产业”。对此，清华大学微电子研究所所长魏少军教授曾表示，这是资本助推的结果，一旦钱烧完，就很有可能出现问题；而且在资本的逐利本性下，也是难以为继的。他认为虽然 AI 很热，但是并没有真正落地。实际上，并不是所有的技术都一定需要 AI，很多情况下 AI 起到的是增强的作用；当前人们拥抱 AI，但未来可能会失望。
据亿欧智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示，2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元，但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元。可见行业投融资的热情不减，主要是看中人工智能与各行业结合的前景广阔。
