JN SPORTS近日，市场研究公司Compass Intelligence发布了最新研究报告，在全球前24名的AI芯片企业排名表中，英伟达(Nvidia)、英特尔(Intel)以及IBM分别位列前三名，中国公司占据七个席位，并且最高名次是排行第12的华为。
报告还提到，过去三年，这24家公司在AI芯片的研究和开发投入之外，还总共在人工智能领域投入高达600亿美元。目前，有超过1700家创业公司对AI芯片感兴趣，当然，业界对于AI芯片的需求也在加大。
2004年10月华为创办海思公司，它的前身是华为集成电路设计中心，这也正式拉开了华为的手机芯片研发之路。
2009年华为推出了第一款面向公开市场的K3处理器，定位跟展讯、联发科一起竞争山寨市场，华为自己的手机没有使用。因为K3产品不够成熟以及不适的销售策略，这款芯片并没有成功。这也是国内第一款智能手机处理器。
2012年华为海思推出K3V2处理器，这一次用在了自家手机中，而且是定位旗舰的Mate 1、P6等机型。2012年手机处理器已经开启多核进程， K3V2成为了世界上第二颗四核处理器。
而后，麒麟910是海思的第一款SoC（片上系统），如果说CPU是手机大脑，那SoC就是集成身体各种机能并给它们分配任务的系统，一个移动SoC除了CPU还包括基带（Baseband）、图形处理器（GPU）、数字信号处理器（DSP）、图像信号处理器（ISP）等重要模块。
经过十几年的发展，2017年9月，华为在德国柏林国际电子消费品展览会（IFA）上正式推出其第一款新 AI 芯片 “麒麟970”（Kirin 970）。麒麟970采用行业高标准的 TSMC 10nm 工艺，在指甲大小的芯片上，集成了55亿个晶体管，功耗降低了20%，并实现了1.2Gbps 峰值下载速率。麒麟 970集成 NPU 专用硬件处理单元（寒武纪IP），创新设计了 HiAI 移动计算架构，其 AI 性能密度大幅优于 CPU 和 GPU。相较于四个 Cortex-A73核心，处理相同 AI 任务，新的异构计算架构拥有约50倍能效和 25倍性能优势。
而且，华为第二代AI芯片海思麒麟 980也将在本季度正式量产，采用台积电 7nm 制程工艺。这款处理器将配置第二代 NPU，在前代的基础上，支持更多的场景应用，NPU 的性能提升 2 倍以上。
相比其他芯片厂商，联发科进入AI芯片领域的步伐稍微慢了一些。直到今年3月，这家台湾芯片厂商才发布了首款内建AI功能的芯片曦力P60。
据联发科介绍，曦力P60首次内置了专门用作AI运算的APU，搭载了NeuroPilot AI技术，这是一个独立的NPU单元，通过CPU、GPU、APU进行异构运行，可以提供从入门到高级的完整API支持和开发者工具包，具备性能以及功耗优化、可移植性和客制化等特点。
在产品性能上，曦力P60采用了ARM的4个Cortex A73 及 4 个A53 的 8 个大小核心架构，效能相较上一代产品 Helio P23 与 P30 产品，CPU及 GPU 性能均提升达 70%。同时，由于制程工艺的提升，相较于上一代，执行大型游戏时的功耗降低25%，大幅延长手机电池的使用时间。
据联发科技无线通信事业部总经理李宗霖透露，Helio P60融合了来自腾讯、商汤、虹软、旷视等多家人工智能厂商的方案，在手机安全、拍照、人脸辨识等方面均做到了业界先进水平。
Imagination原本是一家英国芯片企业，曾经是苹果公司的GPU供应商。2017年3月，Imagination被苹果抛弃，公司股价一夜之间下跌超7成。半年后，中国私募资金凯桥资本Canyon Bridge出资5.5亿英镑（约49亿元人民币）将其收购。但是，Imagination的MIPS CPU业务因受美国政府干涉被剥离，没有一起被Canyon Bridge收购。
被收购后，Imagination公司CEO由李力游出任，李力游此前曾任展讯的董事长，后展讯被紫光收购，李力游出任紫光集团联席总裁。除了GPU以外，Imagination在2017年9月就推出了面向人工智能应用的硬件IP产品PowerVR NNA神经网络加速器。
目前江南，Imagination公司主要有三大产品线，即GPU、神经网络加速器、连接与通信通信类IP Ensigma。
瑞芯微（Rockchip）总部设在福建福州，公司目前拥有近700名员工。
作为集成电路设计公司，瑞芯微主要为智能手机、平板电脑、通讯平板，电视机顶盒、车载导航、IoT物联网和多媒体音视频产品提供专业芯片解决方案等产品提供芯片解决方案。
在今年1月份举行的CES 2018上，瑞芯微发布了旗下首款AI处理器RK3399Pro，是瑞芯微首次采用CPU+GPU+NPU硬件结构设计的AI芯片，其片上NPU（神经网络处理器）运算性能高达2.4TOPs，具高性能、低功耗、开发易等优势。
芯原（Verisilcon）的前身是美国思略科技公司(Celestry Design Technologies,Inc.)在上海的分公司。该公司于2002年8月扩资并将美国思略的股权进行转移，更名为“芯原”，是国内第一家提供芯片标准单元库的公司。芯原总部位于中国上海，目前在全球已有超过600名员工。
芯原自身定位是一家芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS）提供商，为包含移动互联设备、数据中心、物联网(IoT)、汽车、工业和医疗设备在内的广泛终端市场提供全面的系统级芯片(SoC)和系统级封装(SiP)解决方案。
2004年11月，香港众华科技有限公司及其子公司上海众华电子有限公司并入芯原。2006年7月，芯原从LSI Logic公司成功购并ZSP数字信号处理器部门。2015年，芯原还收购了美国嵌入式图形处理器设计商图芯技术(Vivante)。
2017年5月，芯原推出一款面向计算机视觉和人工智能应用的处理器VIP8000，可直接导入由Caffe和TensorFlow等框架生成的神经网络。值得一提的是，恩智浦的旗舰应用处理器i.MX 8上也采用了芯原的视觉图形处理器。
戴伟民是芯原公司创始人、董事长、总裁兼首席执行官。在此之前，他曾出任美国Celestry公司(2002年被Cadence并购)共同董事长兼首席技术长。
寒武纪科技创立于2016年3月，由陈天石、陈云霁兄弟联合创办。是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，拥有终端和服务器两条产品线。公司脱胎于中科院计算机所的一个课题小组，最早可以追溯到2008年中科院计算机所成立的10人计算研究团队。寒武纪团队成员不仅有中科院技术精英，也有中国首个通用CPU龙芯一号的核心参与人员。
课题小组2009年将人工智能应用于处理器设计验证；2011年团队与南京大学周志华合作，将AI应用于处理器架构优化，提升处理器性能；2013年研发全球首个深度学习处理器架构DianNao，获得ASPLOS 2014最佳论文；2014年，团队推出全球首个多核深度学习处理器架构DaDianNao，再次获得MICRO 2014最佳论文；2015年，团队成功研制出全球首个深度学习专用处理器芯片“寒武纪”；2016年寒武纪科技在北京、上海注册成立。
2016年，寒武纪就发布了全球首款商用深度学习处理器“寒武纪1A”，包含了全球首个人工智能专用指令集Cambricon ISA，具有完全自主知识产权，理论峰值性能1GHz，支持视觉、语音、自然语言处理等多种智能任务。
2017年，寒武纪授权华为海思使用寒武纪1A处理器，搭载于麒麟970芯片和Mate 10系列手机中。
2017年8月，寒武纪科技宣布完成A轮融资，由联想创投、阿里巴巴创投、国投创业，国科投资、中科图灵、元禾原点（天使轮领投方）、涌铧投资（天使轮投资方）联合投资。A轮融资使得寒武纪成为AI芯片领域的首个独角兽企业。
2017年11月，寒武纪又发布了新款智能处理器。首先是1A处理器的升级版，拥有更高性能的寒武纪1H16处理器。另一款产品是面向视觉领域的1H8处理器，有4种配置可选，主打拍照辅助、图片处理、安防监控，性能功耗比是1A处理器的2.3倍。
今年5月3日，寒武纪在上海发布了新一代终端 IP 产品，采用7nm工艺的终端芯片Cambricon 1M、首款云端智能芯片MLU100以及搭载了MLU100的云端智能处理计算卡。
第三代机器学习终端处理器1M其性能比此前发布的寒武纪1A高10倍。配置方面，寒武纪1M使用台积电7nm工艺生产，其8位运算效能比达5 Tops/watt（每瓦 5万亿次运算）。寒武纪提供了2Tops、4Tops、8Tops三种尺寸的处理器内核，以满足不同场景下不同量级智能处理的需求。
而MLU100采用寒武纪最新的MLUv01架构和台积电16nm工艺，可工作在平衡模式（主频 1Ghz）和高性能模式（主频1.3GHz）两种不同模式下，等效理论峰值速度则分别可以达到128万亿次定点运算和166.4万亿次定点运算，而其功耗为80w和110w。
寒武纪介绍，MLU100云端芯片同样具备高通用性，可支持各类深度学习和常用机器学习算法，他们还提出“端云协作”的理念，也就是说，MLU100云端芯片可以和寒武纪1A/1H/1M系列终端处理器进行适配，协同完成复杂的智能处理任务。
地平线（Horizon）由前百度IDL常务副院长余凯创办，致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。
目前，地平线基于BPU（高斯架构）自主研发的中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片已成功面世，推出了面向智能驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)系列处理器，并向行业客户提供“算法+芯片+云”的完整解决方案。
“征程1.0”面向智能驾驶，能够同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测与识别，同时满足车载严苛的环境要求以及不同环境下的视觉感知需求。
“旭日1.0”则面向智能摄像头，能够在本地进行大规模人脸抓拍与识别、视频结构化处理等，可用于商业、安防等多个实际应用场景。
总体来看，中国公司在全球AI芯片排行榜上的席位已不少，但是如果想要达到世界领先水平，甚至赶超英伟达、英特尔、恩智浦等还有很长的路要走。
首先，发展国产芯片对长期研发投入的积累和高忍耐度。这种长期投入一方面体现在重资金投入和高产出的正向循环；另一方面体现在微架构设计、底层操作系统的设计能力上。
其次，中国如果想在AI芯片领域赶超国际对手，必须在一个垂直领域做得非常深，而且要真正做到全栈的东西给到用户，能让它真正应用江南。
再次，长期来看，国内厂商必须进行硬件开发者生态的培育。Intel和MS在国内高校多年发展课程体系、认证体系、生态培育体系，国内企业鲜有如此跨级战略操作江南。
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