AI芯片概述
中文名：AI芯片
外文名：Artificial Intelligence Chip
别名：AI加速器、计算卡
应用领域：人工智能
分类：GPU、FPGA、ASIC
主要计算：卷积或循环卷积计算
一、定义
广义定义
AI芯片是指专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的硬件模块。非计算任务仍由CPU负责。凡是面向AI应用的芯片均可归入AI芯片范畴。
狭义定义
狭义AI芯片针对人工智能算法做了专门的加速设计，主要应用于深度学习的训练与推理过程。
二、原理
人工智能处理通常涉及大量矩阵乘法和加法运算。现有主流方案包括：
GPU：通过大规模并行计算实现高效运算，但功耗较高。
FPGA：通过内置DSP模块和本地存储器提供节能方案，成本相对较高。
ASIC：针对特定算法进行定制，功耗低、性能高，但扩展性有限。
AI芯片设计仍处于探索阶段，算法模型尚不成熟，基础理论仍存在空白。技术实现方式通常为CPU、GPU、FPGA、DSP的组合，同时各大厂商也在研发新型AI芯片，包括英特尔、谷歌、英伟达、高通、IBM等。
AI芯片的应用场景涵盖语音识别、语义分析、视觉处理、知识图谱、推理计算等领域。
三、应用
代表事件：
2018年，百度推出云端全功能AI芯片“昆仑”。
2025年，英伟达发布RTX 50系列显卡，性能达到上一代RTX 4090的两倍。
应用场景：
智能硬件、智能机器人、智能汽车、智能安防、智慧城市、智慧金融、智慧零售、智能家居、智能医疗等领域。
四、发展动态
政策与监管
2025年5月，美国撤销“人工智能扩散规则”，原本限制AI芯片出口。
美国参议员提出建立“AI监管沙盒”，以减少过度监管，促进AI供应链发展。
国际回应
中国商务部表示反对美方滥用出口管制，称其违反国际法、损害中国企业利益，将采取措施维护正当权益。
相关事件
2025年8月，美国政府在出口AI芯片中秘密安装追踪器，监控货物是否流向受限地区，主要针对中国市场。
五、分类
类型 特点 优势 劣势
GPU（图形处理器） 高效并行计算 适合深度学习 功耗较高
FPGA（现场可编程门阵列） 可编程、低延时、高吞吐 能耗低 成本较高
ASIC（专用集成电路） 专用定制芯片 功耗低、可靠性高、体积小 应用扩展性差
六、国内AI芯片企业
华为海思：1991年启动集成电路研发，2004年成立公司。
依图科技：成立于2012年，核心聚焦AI芯片与算法。
云天励飞：成立于2014年，专注数字城市与人居生活AI产品。
地平线：成立于2015年，致力于边缘AI芯片。
寒武纪：成立于2016年，打造核心处理器芯片。
平头哥：成立于2018年，为阿里巴巴全资半导体业务主体。
