到2018年7月12日，持續三個月的中興事件終于塵埃落定，中興在付出支付10億美元罰款、另準備4億美元交由第三方保管、管理層全部撤換的沉重代價后，禁令才解除。

面對這一結局，相信所有人和小編一樣，沒有欣喜也沒有悲傷，只有痛定思痛，把目光投向中國的芯片產業，正如百度公司董事長兼CEO李彥宏所說的，在改革開放40周年以來的發展過程中，中國一直依賴進口的高端芯片，這是一代IT人心中永遠的痛。李彥宏樂觀估計，在人工智能時代，情況將會發生改變。

李彥宏之所以如此樂觀的估計，是因為相比與國外領先水平相差十余年甚至更多、在追趕巨頭時遭遇生態壁壘等諸多阻礙的傳統芯片行業， AI芯片行業顯然并無“輸在起跑線”的壓力，在這一全新的賽道上，中國有機會逆風翻盤。

何為AI芯片

目前對于“AI芯片”還沒有一個統一的定義，簡單來說：AI芯片指的是專門針對AI算法做加速處理的芯片，專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊（其他非計算任務仍由CPU負責），當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC 。

AI芯片該使用什么方法原理去實現，目前仍然眾說紛紜，這是新技術的特 點，探索階段百花齊放，這也與深度學習等算法模型的研發并未成熟有關，即AI的基礎理論方面仍然存在很大空白。

與傳統芯片迭代速度相比，AI算法迭代更快，針對最新算法的需求、神經網絡算法的共性基礎，要把它快速地放到芯片上。在處理人工智能計算時，AI芯片相比傳統處理器性能強、功耗低。但是，現在還不存在適用所有通用算法的AI芯片。

麒麟970之所以敢叫自己“AI芯片”，最主要的就是集成了寒武紀的NPU（Neural-Network Processing Unit）神經網絡處理器。麒麟970的出現，讓AI在手機端開始由軟到硬地落地，是人工智能進一步產業化落地的一個典型代表。

AI芯片領域 百舸爭流

以CPU為代表的通用芯片壟斷時代已經過去，AI產業已經產生了新需求，除了傳統芯片巨頭，初創型AI芯片企業、互聯網巨頭谷歌、新能源汽車科技公司特斯拉、社交網絡鼻祖Facebook也紛紛開始涉足芯片。一時間，新老力量同臺競技，AI芯片行業呈現百舸爭流的局面。

2017年11月6日，中國科學院攜手寒武紀科技公司，在北京發布了三款新一代人工智能芯片，分別為面向低功耗場景視覺應用的寒武紀1H8，高性能且擁有廣泛通用性的寒武紀1H16，以及用于終端人工智能產品的寒武紀1M。2018年5月8日，寒武紀創始人兼CEO陳天石發布了其最新產品，寒武紀1M智能處理器芯片及首款云端智能芯片MLU100。這兩款產品的發布，也意味著寒武紀成為中國首家同時擁有終端和云端智能處理器產品的公司。

2018年7月4日，百度CEO李彥宏在2018年百度AI開發者大會上宣布推出由百度自主研發的中國首款云端全功能AI芯片——“昆侖”。 “昆侖”是中國第一款云端全功能AI芯片，也是目前為止業內設計算力最高的AI芯片，它的運算能力跟基于FPGA的最新AI加速器相比，性能提升了近30倍。

此外，AI芯片黑馬企業比特大陸2017年11月份推出的首款AI芯片BM1680，現在已經全線量產，兼顧訓練和推理的功能，但以推理為主。另外一家明星創業公司——地平線，2017年12月20日正式發布了其自主研發的基于高斯架構的第一代人工智能視覺芯片——“征程（Journey） 1.0 ”處理器與“旭日（Sunrize） 1.0”處理器，分別面向智能駕駛和智能攝像頭。

AI芯片能否彎道超車？

業界分析，AI芯片全球起步時間幾乎同步，此時，人工智能領域尚未出現“獨步天下”的國際巨頭。在此基礎上，國內廠商建立芯片應用生態、尋求合作伙伴之路才不會過于荊棘叢生，這也是新生代國產芯片選手們謀求“彎道超車”占據的“天時”優勢。

地平線副總裁張永謙認為，國外無論是算法公司還是芯片公司，都很難獲得中國的大數據，市場、數據、應用場景都扎根在中國本土。以自動駕駛為例，國外與中國的路況差異極大，這意味著需要進行大量數據訓練、深度學習的自動駕駛人工智能，巨頭并無優勢。“從這一點來看，中國本土企業顯然更有優勢。”

據信中利資本集團創始人、董事長汪潮涌介紹，2017年中國在芯片領域的投資超過1500億元人民幣，包括大型國家集成電路基金，如武漢230億美元國家存儲基地，光是在創投領域中，投資金額超過1500億元，比互聯網在中國前10年拿到創投金額的總額還高。其實1500億元人民幣根本不夠，國家在研究經費投入上應該擔當主要的角色。

已有消息傳出國家成立的國家集成電路產業投資基金（下稱“大基金”）第二期正在緊鑼密鼓募資之中，籌資規模會超過一期，在1500億~2000億元左右。按照1∶3的撬動比，所撬動的社會資金規模在4500億~6000億元左右。

總的來說，正如紫光展銳高級副總裁吳慧雄稱，中國最大的優勢是市場，“現在需要的是時間，要長期聚焦，一點點進步，不要冒進，這樣遲早在芯片會有非常大的成就”。