联发科HelioX30随着魅族Pro7/7Plus的发布而一同亮相后，今年10nm芯片就只剩苹果A11和华为麒麟970尚未揭开面纱了。按照以往华为发布旗舰手机的节奏，麒麟970将会在今年秋季登场。而在上周华为半年业绩发布会上，华为消费者业务CEO余承东透露，预计将在今年秋季推出人工智能（AI）芯片。使得外界纷纷猜测该芯片和麒麟970间的潜在联系，例如AI芯片就是麒麟970。

华为开发AI芯片再一次证明了人工智能实乃大势所趋，在AI巨大引擎之下，不管是造芯片的半导体制造商，还是用芯片的服务商都计划研发或已在实际研发AI芯片，其中不乏英特尔、高通这样已称霸PC、手机领域的巨头。下面一起来看看都有哪些知名的AI芯片玩家吧。

英伟达

英伟达之于人工智能芯片，大概已经处于领先地位了吧。一次偶然机遇，英伟达发现自家的GPU图形处理器技术，居然可以神奇地为当前人工智能领域的研究热点——深度学习所利用。自此英伟达一发不可收拾，基于深度学习发布了多款芯片。5月份，英伟达CEO黄仁勋发布了一款号称花费30亿美元打造的AI芯片：TeslaV100。得益于此，英伟达股价在过去一年的时间里狂涨了300%！英伟达的营收连续暴涨。而其仍继续在领跑，数据显示，现在英伟达已经参与了超过4万家公司和50万名开发者对神经网络应用的研究。

英特尔

英特尔作为曾经的芯片巨头，现在正在努力向人工智能领域转型。英特尔近年来通过几笔大手笔的收购来加强在人工智能芯片领域的实力，比如以167亿美元收购Altera，以153亿美元收购的Mobileye等等。在去年，推出了自家的AI处理器Nervana，其最终形态大概今年年底可以面世，据说其性能，相比GPU，可以提升10倍性能。

谷歌

在5月份的谷歌I/O2017开发者大会上，谷歌宣布“我们已经从移动优先转移到人工智能优先”，同时谷歌正式推出第二代专注于人工智能的TPU(张量)处理器。TPU是谷歌自主研发的一种专为AI运算服务的高性能处理器，它将成为谷歌威胁英特尔、英伟达这些行业主要芯片供应商的市场地位。谷歌也将成为一个重要的市场搅局者。

微软

近日，微软在夏威夷的火鲁奴奴宣布将打造人工智能芯片并用于全新的HololensAR设备。这是微软首次自主研发用于移动设备的芯片。凭借人工智能芯片，微软也在对芯片产业链进行全面的战略布局，其实微软这几年，都在不断地进行着芯片研发。去年，微软同时使用上万个芯片，在0.1秒的时间内，将英语维基百科500万篇文章的30亿个单词翻译成西班牙语，展示了微软芯片处理器的实力。

苹果

苹果正在研发一款专用于人工智能的芯片这事是圈内公开的秘密，他们内部将其称为“苹果神经引擎”(AppleNeuralEngine)。据说这块芯片将能够改进苹果设备在处理需要人工智能的任务时的表现，比如面部识别和语音识别等。永远不要小瞧苹果。

高通

高通一直在和YannLeCun在FacebookAI研究机构的团队保持合作，共同开发用于实时推理的新型芯片。近日消息称，高通即将发布人工智能专用移动芯片，抢先一步。

除以上这些国外巨头，国内也有不少实力非凡的AI芯片玩家，以下4家最具代表性：

地平线机器人

由余凯创立于2015年的初创企业HorizonRobotics（地平线机器人）此前成功完成了种子轮融资。投资人中包含了众多的顶级投资机构—晨兴、高瓴、红杉、金沙江、线性资本、创新工场和真格基金等，还获得了著名硅谷风险投资家YuriMilner的投资。他们正在着手于建立一个一站式人工智能解决方案，定义“万物智能”，让生活更便捷、更有趣、更安全。

中科寒武纪

寒武纪科技由创始人陈天石教授带领中科院团队成立于2016年，致力于打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司研制了国际首个深度学习专用处理器芯片，显著提升了人工智能领域的运算效能。不同于Google采用的通用处理器，“寒武纪”芯片专门面向深度学习技术。模拟实验表明，“寒武纪”相对于传统执行x86指令集的芯片，有两个数量级(几百倍)的性能提升。目前，寒武纪系列已包含三种原型处理器结构：

寒武纪1号（英文名DianNao，面向神经网络的原型处理器结构）；

寒武纪2号（英文名DaDianNao，面向大规模神经网络）；

寒武纪3号（英文名PuDianNao，面向多种机器学习算法）。

而华为和中科院计算所一直保持着非常密切的关系，成立了“中科院计算所-华为联合实验室”，业内传言华为早已成为中科院计算所的“大金主”。更有知乎和百度贴吧上的业内网友直接透露，麒麟970已经使用了寒武纪的技术。

中星微电子

2016年6月20日，中星微推出中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，这是全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率。该芯片于今年3月6日实现量产。

该NPU采用了“数据驱动”并行计算的架构，单颗NPU（28nm）能耗仅为400mW，极大地提升了计算能力与功耗的比例，可以广泛应用于高清视频监控、智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。

百度

联合硬件厂商推出DuerOS智慧芯片，可以视作百度在人工智能与硬件设备一体化方面的新探索。DuerOS智慧芯片拥有低成本芯片和模组，可以以芯片嵌入的形式放到任何硬件中，能够更加快速而广泛地应用到更多场景。

AI时代促进芯片的研发，各个巨头分别在自己擅长的领域来巩固自己的地位，CPU、GPU、现场可编程门阵列芯片等呈现百花齐放的态势，在人工智能巨大的引擎下半导体行业迎来新的变革，半导体行业作为最基础、最重要的部分，将会促进人工智能高速发展，相辅相成的命运共同体。