在人工智能芯片領域，國外芯片巨頭占據了絕大部分市場份額，不論是在人才聚集還是公司合并等方面，都具有領先優勢。但是國內人工智能公司不甘落后，也呈現出百家爭鳴的局面。

在今年七月，百度在2018年百度AI開發者大會上宣布推出云端全功能AI芯片“昆侖”。今年九月，阿里在杭州云棲大會中也同樣宣布發展芯片產業，并且成立了“平頭哥”半導體公司。10月10日，華為緊跟其后，在2018華為全聯接大會上，發布了“盛傳已久”的AI芯片昇騰910和昇騰310。

中美貿易戰之下，我國在技術硬實力上的落后顯露無疑。受到中興事件的影響，國內互聯網巨頭又都把目光投向了芯片。芯片制造一直以來是我國的短板，在AI芯片領域，國外又一直占據主導地位，而且芯片屬于高風險、高投入產業，一般公司不敢入局，但是大公司的入局卻有巨大歷史性意義。

輸在起跑線上的國內AI芯片

即使國產企業奮起直追，但與國外的芯片產業差距依然顯著。技術競爭激烈，高投資、低回報，摩爾定律，還面臨沒有市場占有，缺乏產業支撐。這些棘手的問題紛至沓來。

一方面與頂尖同行差距大，難以追平。芯片是一個技術高度集中的產業，國內起步遲，技術相對落后，對基礎核心技術的掌控也遠遠不夠。加上很多技術專利被國外巨頭壟斷，國內芯片行業發展很艱難。

就連創業兩年，估值10億美元的國內AI芯片初創公司深鑒科技，也宣布將被全球芯片巨頭賽靈思（Xilinx）收購。他的機器人學習解決方案也一直是基于賽靈思的技術平臺來開發，同時還要面對行業巨頭英特爾和英偉達的壓制，一旦其脫離賽靈思的FPGA平臺，深鑒科技將會垮掉。

我國在FPGA、GPU領域缺乏競爭力，國外在這方面又處于壟斷地位，再加上我國缺乏自主研發的核心技術，所以只能在FPGA和GPU的基礎上做進一步開發。AI芯片產業的高壁壘，芯片技術的高門檻也凸顯了中國與頂尖同行的差距，這一根本性的問題是關鍵。

另一方面產業支撐不夠，缺乏市場和認可度，難逃摩爾定律。國產芯片受限于市場生態，沒有升級迭代的機會。芯片采購都是產業界層面的合作，很多人會選擇性的忽視國產。在半導體方面，中國僅占據全世界4%的份額，而美國卻占據了全球50%的份額，國內芯片缺乏市場，不夠成熟，市場認可度低。

英特爾、英偉達、ARM這些國外大公司，幾乎壟斷CPU、GPU和FPGA市場，而且背后有產業支撐，有足夠的資金和技術不斷去升級自己的芯片，資金得到回籠將一直占據市場主導的地位。國內很多AI芯片創業公司，他們資金不充沛，也沒有自己的場景，無法做到自產自銷。而大的AI 芯片公司也因為自主研發的芯片有用到對手的芯片，所以也無法做到大規模對外推出。

縱觀內外，即使有能力生產，但是無法出售，只出不進，無底洞永遠填不滿。所以只有擁有場景的公司才有實力研發。

百度，阿里，華為

“共同”制造“中國芯”

雖然很多初創公司行進道路艱難，但是國內像百度，阿里，華為這些公司都有屬于自己的場景，能讓自主研發的芯片得到應用，至少是自產自銷。他們也為國內AI芯片的發展做出努力。

百度：百度在AI運算實踐中研發出一款用于AI大規模運算的芯片“昆侖”。早在2011年，百度就在FPGA和GPU進行了大規模部署，也開始在FPGA的基礎上研發AI加速器來滿足于深度學習運算的需要。百度在AI領域積累的技術優勢，使得他做AI芯片成為必然。

百度形成了技術、平臺和生態的AI全棧技術布局，百度的芯片可以在自己的AI平臺及其應用上得到應用，今年百度公布了芯片在DuerOS、Apollo等場景的落地進展，未來百度也將在智能汽車、智能設備，語音圖像等更多場景展開芯片布局。

早在去年百度和華為就達成了戰略合作，百度通過華為來彌補了自己在硬件方面的缺失。因為百度只有云芯片，缺乏端芯片。百度在硬件方面沒有優勢，缺乏終端意味著它的芯片布局不能全面，可落地應用場景存在局限，全棧AI將也會出現商業問題。

阿里：在2018年云棲大會上，阿里將之前收購的芯片公司中天微和達摩院自研芯片業務整合在一起，形成一家芯片公司——平頭哥半導體有限公司，以此來推進阿里云端一體化的芯片布局。

“平頭哥”旨在開發人工智能芯片和嵌入式處理器，以支持阿里巴巴龐大的云計算和物聯網業務。阿里的芯片將應用在阿里云各種業務，新制造場景，智慧城市場景等云端數據場景中。未來將通過阿里云對外開放使用，使得語音識別、圖像識別等AI能力可以在云端使用。

以智慧城市為例，阿里城市大腦在杭州部署時，在運用阿里芯片的模擬驗證測試中，得益于阿里芯片提供的強大算力，鋪設城市大腦的硬件成本可以節約35%。

阿里也同樣面臨和百度一樣的問題，沒有終端。因為沒有硬件作支撐，將會限制他的AI應用場景，制約整個AI戰略發展。缺終端硬件也會使他無法推進新制造，經濟轉型也將會失去助力。

華為：在2018華為全連接大會上，發布了全球首個覆蓋全場景人工智能的AI芯片昇騰910和昇騰310。華為過去在路由器芯片和多年各種芯片設計中使他已經具備和積累了一定的能力，加上有云端邊多種IT產品的布局優勢，使他能夠打通AI的任督二脈。

華為打造了從芯片到框架，再到邊緣、終端的全棧AI架構。AI芯片將在云計算，端計算，邊緣計算，各種工業場景，智慧城市實現全棧全場景應用。

與百度和阿里相比，華為在通信、智能終端等方面占據優勢，可以將芯片應用于自家手機上，AI芯片昇騰310針對的就是低功耗的場景如智能手機、安防設備、智能手表等。同時，華為的服務器上也可以搭載華為昇騰910系列芯片，為自家AI芯片的商業化和技術升級演進。

對于阿里、百度等互聯網巨頭來說，華為的布局相對要全面。華為卻云端，終端都有，可以自給自足。隨著AI發展的火熱，華為及早制定AI戰略，推出全棧AI架構，可以幫他抓住未來龐大的業務需求，抵御未來風險，進一步促成市場增長。

國內AI芯片需下沉終端芯片

尋求政策支持

因為自身起步晚，輸在了起跑線上，國內AI芯片還需再接再厲。如果能夠更快的落地終端設備，加速發展終端芯片，得到政府政策的扶持，或許國內AI產業真的能實現彎道超車。

一來向終端芯片發展。云端芯片現在是AI芯片的主戰場，市場也已經完善，難以突破，所以百度，阿里除了發展云端芯片，也要向終端芯片發展。專用芯片的研發尚處于早期，加上我國有巨大的應用市場和海量數據，這些都將意味著有機會實現彎道超車。而且終端芯片可以推動更多終端硬件落地，形成更多場景，再反哺芯片，形成一個循環。

二來落地更多終端IOT設備，工業物聯網。為了終端發展，要尋求更多支撐性場景，可以布局AI底層硬件以此來擴大AI應用場景?，F在AI+物聯網非?；馃?，為了彌補在整個應用場景上的欠缺，就應該落地更多終端IOT設備。以工業物聯網為例，將工業智能化，開拓端芯片的市場空間，在萬物互聯上取得成效，以此來幫助終端發展。

三來需求更多政策支持。諸多互聯網公司通過AI紛紛投入智慧城市的建設中，但首先得得到政府數據和資源上的支持。以智慧交通為例，政府手中掌握了交通安全，路障，城市建設等一系列的數據資源，如果得到政府的支持，互聯網公司便能順利的通過AI接入城市交通系統，未來的智慧城市建設也將變成可能，同時也能帶來更多支撐場景，來促進AI產業的發展，國家也將進入一個快速增長的階段。