人工智能主要包含三大因素，各自是数据、算法和算力。其中数据是基础，由于在具体运用之中的信息量愈来愈大，促使传统式计算方法和硬件配置无法符合需求，才催产了AI 运用的落地。
AI 芯片的生态链
从理论说，可以驱动AI 程序流程的芯片都称为AI 芯片。从范围而言，AI 芯片是为融入AI 算法开展了独特设计的芯片。
从运用方面讲，AI 芯片可分成云AI 芯片和端AI芯片。云AI 芯片应用于云端服务器及大数据中心;端AI 芯片运用于智能产品、IoT端设备。将来，人工智能将会在我们的生活起居中获得普及化，如同英特尔创办人黄仁勋所说：“将来，AI 与AI 芯片将无所不在：全自动咖啡机 保温水杯、话筒、乃至耳饰、鞋子这种小物品都是智能化的。”
云AI 芯片的特性是性能强劲、可以同时适用很多运算、适用识别图片、及其视频语音、视频编辑。端AI 芯片则必须置入到机器设备内部，让机器设备不连接网络就能具有AI 能力。AI 芯片对于人工智能的实际意义，可以理解为为发动机跟汽车。人工智能基础理论早已提出多年，因为它需要一台计算能力强力强的“发动机”驱动，因此很多年没有真正跑起来，直至AI 算法、互联网大数据及其AI 芯片的出现。
人工智能的反击是在2012 年计算机视觉届的“奥林匹克”—ImageNet挑战赛的比赛场上，来自于多伦多大学的GeoffreyHinton教授和他的精英团队第一次用到了GPU 芯片和深度学习算法，变成AI 有史以来的一个关键连接点 。
在2015年的ImageNet比赛上，微软公司亚洲地区研究所精英团队也是凭着 GPU 与深度学习算法，第一次让计算机的图像识别技术超过了人类。人类识图差错率约为4%，而冠军团队机器设备识图的差错率为3.57 %。在图像识别技术盛行以后，视频识别、语音识别技术、汉语翻译、智能语音助手等一系列AI 运用应运而生。
AI芯片的普及，最少将会影响到四个应用领域：家居家具 /消费电子产品、安防监控系统、无人驾驶及其云计算技术。
AI芯片的困境 ：竞争力与多元化
现阶段，不论是新成立公司还是芯片设计大佬，压力全是日益增加。一般而言，只要有应用领域的适用、充足的资金和工程能力，AI 芯片做出来不会变成大的难题。但针对AI 芯片这一新兴经济体来讲，谈销售市场合理布局确实有一些为时过早，大伙儿心里都清楚这将是一场 攻坚战，而产业链真正的将来和发展前景还是在于自主创新。
从目前的销售市场状况看来，2019 年全部产业链趋向平静也反映出了大伙儿早已慢慢从确保作用的粗放型设计方案变化为提升竞争力和差异的精耕细作了，但是做出竞争力和多元化却不易。
要想获得顾客，做服务、建生态是时下开启销售市场的发展方向，可是“硬件配置 好做，软件难”确是大伙儿 广泛反映的难题 。有业界人强调，无止尽的软件工具提升让大伙儿深受困扰，从单核、多核到多芯片、多板卡，再到神经网络算法和非NN 算法、异构系统、硬件软件协同提升，软件工程师会碰到各种各样难题，这都将为大伙儿持续深耕上带来了阻力。