中興的教訓，中國芯片被狠甩，華為能掰回一局嗎？
作為AI和芯片兩大領域的交差點，AI芯片已經成了最熱門的投資領域，各種AI芯片如雨后春筍冒出來，但是AI芯片領域生存環境惡劣，能活下來的企業將是鳳毛麟角。
在全球前15大人工智能芯片企業排名表“A-List”中，前三名依序為英偉達、英特爾以及恩智浦（NXP），蘋果排名第8名、三星第09名；華為第12名，成中國大陸地區最強芯片廠商。
如果高通、英特爾、英偉達這些傳統芯片巨頭都已開始制造AI芯片還不夠證明其熱度，那么電商巨頭亞馬遜、社交巨頭Facbook、軟件巨頭微軟等也都開始自主研發AI芯片不僅能說明AI芯片到底有多受關注，更能證明其重要性。
谷歌在I／O大會發布了其第三代TPU，并宣稱其性能比去年的TUP 2．0提升8倍之多，達到每秒1000萬億次浮點計算，同時谷歌展示了其一系列基于TPU的AI應用。
可以說，AI已經成為科技行業除了區塊鏈之外最熱門的話題。AI芯片作為AI時代的基礎設施，也成為目前行業最熱門的領域。
谷歌TensorFlow團隊：深度學習的未來，是MCU
Pete Warden，是谷歌TensorFlow團隊成員，也是TensorFLow Mobile的負責人。Pete 堅定地相信，未來的深度學習能夠在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。換句話說，單片機 (MCU) ，有一天會成為深度學習最肥沃的土壤。
沸沸揚揚的“中興事件”已經落下帷幕，但是這場“意外”卻給了我們每個人一個教訓。美國商務部向中興發出出口權限禁止令不僅是一場由中美貿易戰升級帶來的連鎖反應，同時也凸顯了中美兩國在高精尖產業上的實力差距。
作為中國驕傲的華為，在2004年就開始著手研發自己的芯片，從最早的海思K3V2開始，到現在最新的麒麟970。華為的麒麟芯片目前可以算是處于世界前列水平，但是距離頂級還是有一段距離。
反觀國外科技巨頭今年的動向：
2018年3月，GTC 2018大會上，Nvidia發布了迄今最大的GPU，暫定自動駕駛暫停研發，隨后股價下跌3.8%。
2018年5月，在Google I/O大會上，Google發布了TPU3。同月，Intel人工智能開發者大會（AI DevCon 2018）發布了第二代NNP，代號“Spring Crest”，將是Intel第一款商業 NNP 芯片，預計在2019年發貨。
谷歌為其深度學習神經網絡打造基于ASIC的專用TPU芯片，主要為自己的人工智能系統TensorFlow提供服務。技術細節上，Edge TPU是專門設計的ASIC芯片，用于運行TensorFlow Lite ML模型，它的能耗比非常高，大小也非常小，比一枚硬幣要小很多。
谷歌 也發表了兩款基于 Edge TPU 的 AIY Edge TPU Boards —AIY Edge TPU Dev Board 與 AIY Edge TPU Accelerator。
AIY Edge TPU開發板是一款搭載了Edge TPU的單板計算機，功能非常豐富。開發板分為底板跟核心板，底板包括一些常用的外設接口，而核心板是基于Google Edge TPU的模塊化系統子板（核心板與底板可以分離），也就是SOM（system-on-module ）。
此前，有消息報道英特爾開發了一種自我學習的神經形態芯片——Loihi測試芯片。該芯片包括模擬大腦基本機制的數字電路，使機器學習更快、更有效率，同時降低對計算能力的需求。同時，英特爾也在10月份宣布將與Facebook共同打造AI芯片。
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在全球前15大人工智能芯片企業排名表“A-List”中，前三名依序為英偉達、英特爾以及恩智浦（NXP），蘋果排名第8名、三星第09名；華為第12名，成中國大陸地區最強芯片廠商。
如果高通、英特爾、英偉達這些傳統芯片巨頭都已開始制造AI芯片還不夠證明其熱度，那么電商巨頭亞馬遜、社交巨頭Facbook、軟件巨頭微軟等也都開始自主研發AI芯片不僅能說明AI芯片到底有多受關注，更能證明其重要性。
谷歌在I／O大會發布了其第三代TPU，并宣稱其性能比去年的TUP 2．0提升8倍之多，達到每秒1000萬億次浮點計算，同時谷歌展示了其一系列基于TPU的AI應用。
可以說，AI已經成為科技行業除了區塊鏈之外最熱門的話題。AI芯片作為AI時代的基礎設施，也成為目前行業最熱門的領域。
谷歌TensorFlow團隊：深度學習的未來，是MCU
Pete Warden，是谷歌TensorFlow團隊成員，也是TensorFLow Mobile的負責人。Pete 堅定地相信，未來的深度學習能夠在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。換句話說，單片機 (MCU) ，有一天會成為深度學習最肥沃的土壤。
沸沸揚揚的“中興事件”已經落下帷幕，但是這場“意外”卻給了我們每個人一個教訓。美國商務部向中興發出出口權限禁止令不僅是一場由中美貿易戰升級帶來的連鎖反應，同時也凸顯了中美兩國在高精尖產業上的實力差距。
作為中國驕傲的華為，在2004年就開始著手研發自己的芯片，從最早的海思K3V2開始，到現在最新的麒麟970。華為的麒麟芯片目前可以算是處于世界前列水平，但是距離頂級還是有一段距離。
反觀國外科技巨頭今年的動向：
2018年3月，GTC 2018大會上，Nvidia發布了迄今最大的GPU，暫定自動駕駛暫停研發，隨后股價下跌3.8%。
2018年5月，在Google I/O大會上，Google發布了TPU3。同月，Intel人工智能開發者大會（AI DevCon 2018）發布了第二代NNP，代號“Spring Crest”，將是Intel第一款商業 NNP 芯片，預計在2019年發貨。
谷歌為其深度學習神經網絡打造基于ASIC的專用TPU芯片，主要為自己的人工智能系統TensorFlow提供服務。技術細節上，Edge TPU是專門設計的ASIC芯片，用于運行TensorFlow Lite ML模型，它的能耗比非常高，大小也非常小，比一枚硬幣要小很多。
谷歌 也發表了兩款基于 Edge TPU 的 AIY Edge TPU Boards —AIY Edge TPU Dev Board 與 AIY Edge TPU Accelerator。
AIY Edge TPU開發板是一款搭載了Edge TPU的單板計算機，功能非常豐富。開發板分為底板跟核心板，底板包括一些常用的外設接口，而核心板是基于Google Edge TPU的模塊化系統子板（核心板與底板可以分離），也就是SOM（system-on-module ）。
此前，有消息報道英特爾開發了一種自我學習的神經形態芯片——Loihi測試芯片。該芯片包括模擬大腦基本機制的數字電路，使機器學習更快、更有效率，同時降低對計算能力的需求。同時，英特爾也在10月份宣布將與Facebook共同打造AI芯片。
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