「」登陆云边端，AI芯片产业打响全线战争( 四 )

此外，在对成本和能耗极为敏感的移动终端，还需要特别关注AI芯片的计算效能，达到低功耗、小体积、开发简易，这些都需要探索架构上的创新。
实际上， 2019年有不少商用的AI芯片，已经开始面临芯片难以落地的困境，原因多种多样，比如芯片本身带来的性能提升不够有吸引力，芯片不适配应用的需求，易用性不高，选择的行业难以突破等等。

本文插图
显然，种种限制条件和不利因素会更有利于那些入局早、实力雄厚的芯片巨头和互联网巨头，而对那些依靠融资存活的AI芯片初创企业们带来巨大压力。
但这并不意味着AI初创企业都会进入被洗的哪一阵营。除了少数巨头把持的云端芯片市场、日趋头部化的智能手机Soc芯片市场，未来AI芯片还将在智能家居、智能安防、自动驾驶等边缘、终端上面有着巨大的市场空间，同时在医疗、教育、零售、交通等行业有着丰富的应用场景。当AI芯片的盘子足够大的时候，多样化生态仍然会保持一段时间。
当前全球AI芯片产业仍然处于产业化的早期阶段，最新推出的AI芯片主要还是集中在专用芯片领域， AI芯片初创企业仍然可以在ASIC上取得独有的优势。例如在AI架构上的探索上面，国内的一些初创企业也已提出一些可以适用于多种算法需求、多种场景需求的全新架构。可重构架构以及存算一体成为未来AI芯片实现性能突破的主要方向。
在未来，芯片的易用性、有效算力、能效比以及落地速度，都将成为影响AI芯片产品失败与否的关键。在各个方面都持续做好迭代创新，才是考验所有这些AI芯片玩家们能否在始终在场不掉队的关键因素。