江南，它可以把常用的计算函数快速的实现硬件化并且其所需能耗要比传统芯片所使用的能耗低。
在手机上使用AI芯片使得ai 芯片我们的智能手机也可以像计算机一样进行自动化的办公，也可以使我们的手机拥有更长的续航时间以及自主的学习能力。
汽车使用了AI芯片以后，不仅可以使得汽车具有判断道路环境的能力，也能够智能的对导航路线进行智能优化，并最终实现汽车的无人化。
AI芯片目前广泛的应用在世界的各个领域。比如手机上的智能人脸识别，网络服务器上的大数据分析，无人汽车的自动驾驶，以及机器人的智能化等。
手机AI是指人工智能ai 芯片，将范围缩小在硬件层面，是指模拟人类大脑结构ai 芯片的人工神经网络。就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。手机AI的功能主要功能如下ai 芯片：1、人脸解锁。通过高效的人脸识别算法，手机可以实现毫秒级人脸解锁。2、实人支付认证。可以通过扫描人的脸部，分析是否是本人，从而实现金融级的人脸支付认证。3、拍照美颜功能JN SPORTS。在拍照时，AI可以智能分析出用户的年龄、肤色、体型等特征，通过人脸检测、关键点检测、场景识别等AI算法对画质进行精准提升，自动美颜，从而使照片内的人物更漂亮。4、3D画面效果。主要用于AR游戏虚拟、3D电影等应用，为手机用户提供更加逼线、智能助手。智能助手包含的功能大都与我们的生活息息相关。
在2016年，云端(包含企业、数据中心等)为深度学习芯片的主要营收领域，占了80%。不过JN SPORTS，到了2025年，此一比例将会改变，转变成边缘(Edge)占了80%JN SPORTS，而云端的比例则降为20%。这边所指的边缘意指终端设备，且以消费性产品为中心(而非小型服务器或是路由器)，包括移动装置(手机、平板)、头戴式显示器(HMD)，如AR/VR/MR、智能音箱、机器人、无人机、 汽车 、安防摄像头等。
现今大多数的AI处理器，如GPU，多用于云端服务器、数据中心，以在云端上进行AI训练和推论。不过，随着隐私、安全性需求增加，加上为了降低成本、延迟及打破频宽限制等因素，分散式AI随之兴起，越来越多AI边缘应用案例出现。例如苹果的A12仿生芯片，其具备新一代“神经网路引擎”，以即时机器学习技术，改变智能手机的使用体验。
简而言之，AI从云端转向边缘是现在进行式，当然目前AI在边缘装置上多还是以推论为主，而非训练。不过随着AI创新应用增加，有越来越多芯片商尝试提升终端装置处理器的运算效能，为的就是不用再传送数据至云端进行数据运算、推理和训练。也因此，各式的处理器纷纷问世，像是CPU、FPGA、GPU、ASIC、NPU或SoC Accelerator等。
除华为之外，我国互联网巨头也纷纷试水AI训练芯片。在人工智能时代之前，这些互联网企业经过多年的积累，已经建立了生态优势。待到深度学习热潮的爆发，这些互联网企业生态中的数据价值开始凸显，而这就需要AI训练芯片。互联网企业跨界涉足AI训练芯片领域，可以通过资本运作的方式来参与，也可以选择建立新的部门或子公司，通过硬核技术切入AI训练芯片的竞争。
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