一文看懂AI芯片产业生态及竞争格局：英伟达、谷歌、BAT实力拆解对比

近日，国内芯片公司寒武纪科技（Cambricon）获得了一亿美元A轮融资，是目前国内人工智能芯片领域初创公司所获得的最高融资记录，如果要说这桩融资对人工智能领域的最直接意义，或许是让人工智能芯片逐渐走入了更多人的视野。

深度学习不仅在传统的语音识别、图像识别、搜索/推荐引擎、计算广告等领域证明了其划时代的价值，也引爆了整个人工智能生态向更大的领域延伸。由于深度学习的训练（training）和推断（inference）均需要大量的计算，人工智能界正在面临前所未有的算力挑战，而其始作俑者，是摩尔定律的失效。

由于结构所限，CPU性能近年来未能呈现如摩尔定律预测的定期翻倍，于是具有数量众多计算单元和超长流水线、具备强大并行计算能力与浮点计算能力的，成为了深度学习模型训练的标配。GPU可以大幅加速深度学习模型的训练速度，相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗，并成为深度学习训练层面的事实工具标准。

但是，随着人工智能产业链的火速延伸，GPU并不能满足所有场景（如手机）上的深度学习计算任务，GPU并不是深度学习算力……