AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊（其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé)）。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC 。

人工智能大勢(shì)之下，芯片市場(chǎng)的蛋糕越做越大。有分析認(rèn)為，到2020年AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到146.16億美元，約占全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模12.18%。

本期的智能內(nèi)參，我們推薦來(lái)自天風(fēng)證券的AI芯片市場(chǎng)報(bào)告，結(jié)合市場(chǎng)觀察，從市場(chǎng)和流派出發(fā)盤點(diǎn)AI芯片的發(fā)展現(xiàn)狀，分析四大藍(lán)海的未來(lái)格局。

以下為智能內(nèi)參整理呈現(xiàn)的干貨：

一、AI "腦力" 之源

▲深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用中主要分為上游訓(xùn)練端和下游推理端

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的興起對(duì)超算芯片提出了新的需求，人工智能（AI）亦如是。AI的“腦力”核心在于芯片和算法。

其中，AI算法的目前的主流方案是深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并已經(jīng)被AlphaGo Master 和Zero成功驗(yàn)證可行性。深度學(xué)習(xí)即通過(guò)構(gòu)建一種深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，來(lái)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)逼近及自動(dòng)特征提取，具有強(qiáng)大的從少數(shù)樣本集中挖掘數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律的能力。

▲典型AI芯片商一覽

另一方面，芯片，則為復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)提供支撐（隨著模型的逐漸復(fù)雜化，浮點(diǎn)運(yùn)算的數(shù)量也呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)至 ExaFLOPS）。

2015 年微軟ResNet 含有 6000 萬(wàn)個(gè)參數(shù)，運(yùn)算量為 7 ExaFLOPS（百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算）。2016 年百度語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng) Deep Speech 2 的參數(shù)量上升到 3 億個(gè)，運(yùn)算量提升至 20 ExaFLOPS。而今年Google 的 NMT 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，參數(shù)量達(dá) 87 億個(gè)，需要 105 ExaFLOPS 的運(yùn)算量。

因此，本質(zhì)上，是摩爾定律的突破和并行計(jì)算以及云計(jì)算的發(fā)展，讓人工智能開(kāi)始得以普及。沒(méi)有 GPU，人們就無(wú)法快速的處理海量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)訓(xùn)練的匱乏，會(huì)讓深度學(xué)習(xí)的效率還不如人類工程算法(human engineering algorithm)。

二、GPU稱雄ASIC割據(jù)

▲四大芯片的 “通用性和功耗的平衡”

▲目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用的四大芯片類型

2011年，吳恩達(dá)率先將GPU用于谷歌大腦，發(fā)現(xiàn)12顆GPU可提供約2000顆CPU的深度學(xué)習(xí)性能，之后紐約大學(xué)、多倫多大學(xué)及瑞士人工智能實(shí)驗(yàn)室紛紛在GPU上加速其深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

可以說(shuō)，在過(guò)去的幾年，尤其是2015年以來(lái)，人工智能大爆發(fā)就是由于英偉達(dá)公司的GPU得到廣泛應(yīng)用，使得并行計(jì)算變得更快、更便宜、更有效。

▲GPU和CPU結(jié)構(gòu)上的區(qū)別

GPU比CPU擁有更多的運(yùn)算器(Arithmetic Logical Unit)，只需要進(jìn)行高速運(yùn)算而不需要邏輯判斷，其海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算的能力與深度學(xué)習(xí)需求不謀而合。因此，在深度學(xué)習(xí)上游訓(xùn)練端（主要用在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心里），GPU 是當(dāng)仁不讓的第一選擇。目前GPU的市場(chǎng)格局以英偉達(dá)為主（超過(guò)70%），AMD 為輔，預(yù)計(jì) 3-5 年內(nèi) GPU 仍然是深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)的第一選擇。

下游推理端更接近終端應(yīng)用，更關(guān)注響應(yīng)時(shí)間而不是吞吐率，需求更加細(xì)分，除了主流的GPU芯片之外，還包括CPU、FPGA（ Xilinx、英特爾Altera、Lattice 及 Microsemi等）、ASIC （英特爾Nervana Engine、Wave Computing 的數(shù)據(jù)流處理單元、英偉達(dá)的DLA、谷歌 TPU、寒武紀(jì) NPU等）也會(huì)在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)。

▲FPGA：現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列

目前來(lái)看，下游推理端雖可容納 CPU、FPGA、ASIC 等芯片，競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)中英偉達(dá)依然占大頭，但隨著AI的發(fā)展，F(xiàn)PGA的低延遲、低功耗、可編程性（適用于傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理工作以及小型開(kāi)發(fā)試錯(cuò)升級(jí)迭代階段）和ASIC的特定優(yōu)化和效能優(yōu)勢(shì)（適用于在確定性執(zhí)行模型）將凸顯出來(lái)。

▲賽靈思提供的 FPGA 與 CPU 性能對(duì)比優(yōu)勢(shì)

Grand View Research 分析，2015年全球FPGA總市場(chǎng)規(guī)模達(dá) 63.6 億美元，預(yù)計(jì)到2024年FPGA市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到142億美元。

其中，Xilinx 的市場(chǎng)份額為 49%，主要應(yīng)用到工業(yè)和通訊領(lǐng)域，但近年亦致力于在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器以及無(wú)人駕駛的應(yīng)用；Altera（已被英特爾收購(gòu)）的市場(chǎng)份額約為 40%，定位跟 Xilinx 類似；萊迪斯半導(dǎo)體(Lattice Semiconductor)的市場(chǎng)份額約為 6%，主要市場(chǎng)為消費(fèi)電子產(chǎn)品和移動(dòng)傳輸，以降低耗電量、縮小體積及縮減成本為主；Microsemi (Actel)的市場(chǎng)份額約為 4%，瞄準(zhǔn)通信、國(guó)防與安全、航天與工業(yè)等市場(chǎng)。目前 Altera 的 FPGA 產(chǎn)品被用于微軟 Azure 云服務(wù)中包括必應(yīng)搜索、機(jī)器翻譯等應(yīng)用中。

各家芯片商打法上，除了力推自家芯片，還會(huì)在整個(gè)AI生態(tài)上進(jìn)行布局：

▲英偉達(dá)人工智能布局平臺(tái)

英偉達(dá)擁有目前最為成熟的開(kāi)發(fā)生態(tài)環(huán)境（CUDA 因統(tǒng)一而完整的開(kāi)發(fā)套件，豐富的庫(kù)以及對(duì)英偉達(dá) GPU 的原生支持而成為開(kāi)發(fā)主流，目前已開(kāi)發(fā)至第 9 代，開(kāi)發(fā)者人數(shù)超過(guò) 51萬(wàn)）；

▲皮查伊在 2016 I/O 大會(huì)上介紹 TensorFlow

Google 的 TPU 也結(jié)合 TensorFlow 開(kāi)源開(kāi)發(fā)環(huán)境，并公布了 TensorFlow Research Cloud 云開(kāi)發(fā)平臺(tái)；

▲AMD GPU規(guī)劃路進(jìn)

AMD 通過(guò)CPU（EPYC）+GPU（Vega）+ROCm的開(kāi)源生態(tài)，打造GPU計(jì)算最通用開(kāi)源平臺(tái)，并合作谷歌云進(jìn)軍云計(jì)算打開(kāi)高端市場(chǎng)，合作THATIC（天津海光先進(jìn)技術(shù)投資有限公司，是中科曙光的控股子公司）打開(kāi)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心CPU服務(wù)器市場(chǎng)。

開(kāi)源時(shí)代生態(tài)為天，硬件廠商以開(kāi)源之態(tài)，本質(zhì)上是搶奪業(yè)界事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的控制權(quán)，但隨之而來(lái)的也是整個(gè)芯片行業(yè)設(shè)計(jì)門檻和研發(fā)成本的不斷降低。

三、四大場(chǎng)景的芯片賽道

數(shù)據(jù)中心藍(lán)海正當(dāng)時(shí)

▲當(dāng)前英偉達(dá)GPU在數(shù)據(jù)中心的使用情況

在數(shù)據(jù)中心搶灘戰(zhàn)中，英偉達(dá)可謂拔得頭籌：2016年公司數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)帶來(lái)8.3 億美元收入，同比增長(zhǎng)145%；今年的增長(zhǎng)的動(dòng)力落在了Volta架構(gòu)V100（訓(xùn)練吞吐量提高至上代Pascal的12倍）的身上，前9個(gè)月收入已達(dá) 13.26 億美元，同比增長(zhǎng)148%。

▲英偉達(dá)基本壟斷數(shù)據(jù)中心GPU

從市場(chǎng)占有率來(lái)看，目前全球云計(jì)算巨頭基本使用英偉達(dá)GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)與算法加速，且相對(duì)于AMD，英偉達(dá)先發(fā)的構(gòu)架升級(jí)以及廣泛成熟的開(kāi)發(fā)生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢(shì)明顯。不過(guò)，AMD或?qū)⒔又献靼俣?、中科曙光的機(jī)會(huì)依靠GPU的捆綁銷售，加速切入國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心和AI發(fā)展快車道。

▲英特爾計(jì)劃在數(shù)據(jù)中心里提供 FPGA 加速

值得注意的是，自2015年6月167億美元收購(gòu)FPGA芯片廠Altera后，英特爾也宣布計(jì)劃在數(shù)據(jù)中心里提供 FPGA 加速；與此同時(shí)，TensorFlow團(tuán)隊(duì)公布了 TensorFlow Research Cloud 云開(kāi)發(fā)平臺(tái)，向研究人員提供一個(gè)具有 1000 個(gè)云TPU 的服務(wù)器集群，用來(lái)服務(wù)各種計(jì)算密集的研究項(xiàng)目，第二代TPU也可用于深度學(xué)習(xí)上游訓(xùn)練環(huán)節(jié)，并將部署在谷歌云計(jì)算引擎平臺(tái)上，真正帶入云端。

▲TPU Pod，由64臺(tái)二代TPU 組成，算力達(dá) 11.5 petaflops

從市場(chǎng)容量/前景來(lái)看，云計(jì)算數(shù)據(jù)中心成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，超級(jí)數(shù)據(jù)中心也越來(lái)越依賴GPU來(lái)更快地處理高要求的工作負(fù)載。目前，全球服務(wù)器中GPU的滲透率僅有 0.24%并基本被英偉達(dá)壟斷，天風(fēng)證券預(yù)計(jì)英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)在2020年前將達(dá)40億美元，對(duì)應(yīng)全球服務(wù)器GPU 滲透率也將達(dá) 4 倍以上增長(zhǎng)。

▲全球服務(wù)器 GPU 市場(chǎng)估計(jì)

自動(dòng)駕駛開(kāi)啟黃金十年

▲全球自動(dòng)駕駛 L1-L5 滲透率預(yù)測(cè)

天風(fēng)證券認(rèn)為，以 2020 年為界，全球?qū)㈤_(kāi)啟無(wú)人駕駛“黃金十年”。L3 半自動(dòng)駕駛水平以上的行業(yè)發(fā)展，需要整個(gè)汽車行業(yè)供應(yīng)商關(guān)系的重組和整合。包括：

▲“車企+ 供應(yīng)商+ 芯片巨頭+ 打車軟件+ 物流公司”新格局

1、形成“車企+供應(yīng)商+芯片巨頭+打車軟件+物流公司”的格局；

2、共享經(jīng)濟(jì)下的租車、打車以及商業(yè)貨運(yùn)物流領(lǐng)域會(huì)最快落地得到應(yīng)用；

3、L4 相對(duì)比 L1、L2，單車系統(tǒng)零部件支出會(huì)增長(zhǎng) 470%，從 545 美元升至 3100 美元/車。

▲L1 到 L4 單車零部件成本變化

英偉達(dá)指出，從 ADAS 提升到 L3 半自動(dòng)駕駛所需的計(jì)算難度會(huì)提升 5 倍，而關(guān)鍵的L3向L4提升需要 50 倍，從 L4 提升到 L5 則需要 2 倍。因此，汽車電子化和智能化的方向?qū)⒊掷m(xù)提高科技類公司在汽車產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)的重要程度（三星收購(gòu)哈曼，高通收購(gòu) NXP，英特爾收購(gòu)Mobileye），營(yíng)造了“車企+ 供應(yīng)商+ 芯片巨頭+ 打車軟件+ 物流公司”的新格局。

目前，無(wú)人駕駛上游系統(tǒng)解決方案逐漸形成英偉達(dá)與英特爾-Mobileye 聯(lián)盟兩大競(jìng)爭(zhēng)者。

▲英偉達(dá)Drive PX車載計(jì)算平臺(tái)情況

▲英偉達(dá)三代自動(dòng)駕駛平臺(tái)性能比較

英偉達(dá)在硬件層面算力和研發(fā)節(jié)奏上成為當(dāng)仁不讓的先行軍：此前，公司的汽車業(yè)務(wù)主要集中在汽車顯示屏和影音系統(tǒng)（Drive PX），今年1月的 CES 大會(huì)上發(fā)布無(wú)人駕駛的整體布局（從車載超級(jí)電腦平臺(tái)以及人工智能駕駛系統(tǒng)， Xavier），10 月英偉達(dá)在德國(guó)慕尼黑的 GTC Europe 大會(huì)上，發(fā)布了面向完全自動(dòng)駕駛 L5 級(jí)別的新一代 Drive PX 人工智能車載計(jì)算平臺(tái) Pegasus。英偉達(dá)智能汽車合作方有大眾（優(yōu)化城市交通）、奧迪（聯(lián)合Mobileye、Delphi 等設(shè)計(jì)的全球首款搭載 L3 級(jí)自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)車，新一代A8）等。

▲英特爾給出的市場(chǎng)空間指引：汽車電子化和智能化整個(gè)市場(chǎng)空間，包括廣告系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和服務(wù)將從2020年的200億美元提升到2030年的700億美元。

▲EyeQ系列芯片參數(shù)介紹

英偉達(dá)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，也就是被英特爾以每股 63.54 美元價(jià)格收購(gòu)的 Mobileye。天風(fēng)證券指出，Mobileye的機(jī)器視覺(jué)算法將與英特爾的芯片、數(shù)據(jù)中心、AI、傳感器融合，以及地圖服務(wù)等方面產(chǎn)生強(qiáng)大的協(xié)同合作效應(yīng)，聯(lián)手打造“軟硬兼施”的全新無(wú)人駕駛供應(yīng)商。目前，英特爾-Mobileye聯(lián)盟擁有全行業(yè)最廣泛的車企合作關(guān)系，且商業(yè)路徑十分明晰：從 ADAS 出發(fā)，逐步完善功能模塊，提高自動(dòng)化程度，進(jìn)化到EyeQ5（預(yù)計(jì)2020年推出，算力15萬(wàn)億次）將會(huì)成為一個(gè)開(kāi)源性、定制化、可升級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)解決方案，打造成為無(wú)人駕駛界的Android。

除了上述兩大主力汽車芯片競(jìng)爭(zhēng)方，百度雖然與英偉達(dá)合作密切（Apollo開(kāi)放平臺(tái)從數(shù)據(jù)中心到自動(dòng)駕駛都將使用英偉達(dá)技術(shù)，包括Tesla GPU和DRIVE PX 2，以及CUDA和TensorRT在內(nèi)的英偉達(dá)軟件），卻也采用Xilinx的FPGA芯片加速機(jī)器學(xué)習(xí)，用于語(yǔ)音識(shí)別和汽車自動(dòng)駕駛。

虛擬貨幣小蛋糕

▲GPU 礦機(jī)盈利估計(jì)

2017 年以來(lái)，數(shù)字虛擬貨幣連創(chuàng)新高，以太坊(Ethereum)技術(shù)下的以太幣(ETH)漲逾30倍，比特幣(BTC)也漲逾 7 倍突破 8000 美元。全球數(shù)字貨幣市值也從 180 億美元增長(zhǎng)至逾 2300億美元。受益于數(shù)字貨幣的持續(xù)高度關(guān)注，通過(guò)顯卡“挖礦”而獲取貨幣的熱潮，也發(fā)掘了對(duì) AMD 和英偉達(dá)顯卡的需求。

根據(jù) cryptocompare 網(wǎng)站數(shù)據(jù)，AMD RX 470 GPU的礦機(jī)有明顯優(yōu)于英偉達(dá) GTX 970 GPU 的經(jīng)濟(jì)回報(bào)，為了有效消弭挖礦和游戲需求沖突，并避免二手卡問(wèn)題，英偉達(dá)針對(duì)虛擬數(shù)字貨幣挖礦熱潮推出專門挖礦顯卡（基于 GTX 1060 6GB 產(chǎn)品，完全取消顯示輸出接口，僅提供 90 天的質(zhì)保）；AMD 則發(fā)布了專門的挖礦驅(qū)動(dòng) Radeon Software Crimson ReLive Edition Beta for BlockchainCompute，為區(qū)塊鏈計(jì)算工作負(fù)荷優(yōu)化性能。

英偉達(dá) CEO Jensen 在 Q3 季報(bào)會(huì)議上屢次被問(wèn)及數(shù)字貨幣挖礦對(duì)公司業(yè)務(wù)的影響，他5次強(qiáng)調(diào)：挖礦市場(chǎng)對(duì)英偉達(dá)長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)將會(huì)是“微小但不是零的”。數(shù)字貨幣挖礦對(duì) GPU 巨頭的影響整體空間有限，目前挖礦對(duì)顯卡需求的驅(qū)動(dòng)雖會(huì)持續(xù)存在但將進(jìn)一步趨平。這主要是因?yàn)椋?/p>

1、遵循比特幣挖礦路徑，挖礦需求會(huì)向?qū)ｉT芯片礦機(jī)轉(zhuǎn)移；

2、以太幣正在進(jìn)行“工作量證明”向“權(quán)益證明”的升級(jí)，算力需求將會(huì)下降；

3、挖礦市場(chǎng)的狂熱需求也會(huì)影響正常游戲顯卡市場(chǎng)的需求并帶來(lái)二手卡問(wèn)題，也不是英偉達(dá)和 AMD 所想見(jiàn)。

終端AI的抬頭

AI 芯片的計(jì)算場(chǎng)景可分為云端AI 和終端 AI。NVIDIA首席科學(xué)家William Dally將深度學(xué)習(xí)的計(jì)算場(chǎng)景分為三類，分別是數(shù)據(jù)中心的訓(xùn)練、數(shù)據(jù)中心的推斷和嵌入式設(shè)備的推斷。前兩者可以總結(jié)為云端的應(yīng)用，后者可以概括為終端的應(yīng)用。

終端設(shè)備的模型推斷方面，由于低功耗、便攜等要求，F(xiàn)PGA和ASIC的機(jī)會(huì)優(yōu)于GPU 。而提到終端智能，不得不談蘋果的A11神經(jīng)引擎和華為的麒麟970 NPU。

▲蘋果A11搭載神經(jīng)處理引擎，采用雙核設(shè)計(jì)，每秒運(yùn)算次數(shù)最高可達(dá) 6000 億次

2017年9月，蘋果發(fā)布了iPhone X，搭載64位架構(gòu)A11神經(jīng)處理引擎。為實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的高準(zhǔn)確性面部識(shí)別解鎖方式（Face ID），并解決云接口（Cloud-Based API）帶來(lái)的延時(shí)和隱私問(wèn)題，以及龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算量與終端硬件限制的矛盾，iPhone X采用了“師生”培訓(xùn)、中間層、聯(lián)合圖、分割GPU工作項(xiàng)、匹配框架的神經(jīng)引擎等方案解決（詳細(xì)方案參見(jiàn)第206期智能內(nèi)參）。

▲華為海思麒麟 970 架構(gòu)搭載寒武紀(jì)IP的NPU

另一個(gè)吃螃蟹的企業(yè)就是咱們的華為——麒麟 970。麒麟 970 采用 10nm 制程，搭載 Cortex-A73（CPU）、Mali-G72（GPU）和麒麟 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）。其中，麒麟 NPU 采用了寒武紀(jì)的IP（1A芯片），目的是解決端側(cè)AI（On-Device AI）。

▲寒武紀(jì)產(chǎn)品研發(fā)發(fā)展

寒武紀(jì)作為背靠中科院計(jì)算所和中科曙光的 AI 芯片獨(dú)家首公司，既具有開(kāi)發(fā)實(shí)力，又能夠與中科曙光進(jìn)行產(chǎn)業(yè)鏈互補(bǔ)，先后獲得中科院1000萬(wàn)元專項(xiàng)資金支持和1億美元的A輪融資，目前估值已接近 10 億美元。

▲寒武紀(jì) DianNao 系列主要產(chǎn)品與性能

寒武紀(jì)自下而上的策略，從提供低功耗嵌入式終端的本地智能處理芯片解決方案入手，計(jì)劃逐步向服務(wù)器云端的訓(xùn)練處理芯片去布局，有望構(gòu)建強(qiáng)大的用戶生態(tài)圈。目前寒武紀(jì)主要有三條產(chǎn)品線：

1、IP 授權(quán)：智能 IP 指令集可授權(quán)集成到手機(jī)、安防、可穿戴設(shè)備等終端芯片中，2016 年全年拿到 1 億元訂單；

2、在智能云服務(wù)器芯片領(lǐng)域：作為 PCIe 加速卡插在云服務(wù)器上，希望能布局進(jìn)入人工智能訓(xùn)練和推理市場(chǎng)；

3、開(kāi)發(fā)面向家用智能服務(wù)機(jī)器人、智能駕駛、智能安防等領(lǐng)域的應(yīng)用芯片。

筆者認(rèn)為，AI芯片，或者說(shuō)AI加速器目前有三個(gè)明確的技術(shù)路徑，更為通用的GPU（既能作為圖形處理器引爆游戲業(yè)務(wù)，又能滲透數(shù)據(jù)中心橫掃訓(xùn)練端）、更可編程的FPGA（適用于迭代升級(jí)，各類場(chǎng)景化應(yīng)用前景超大），以及更專業(yè)的ASIC（叩開(kāi)終端AI的大門）。

其中，英偉達(dá)、英特爾兩大傳統(tǒng)芯片巨頭在三大路徑，特別是通用芯片和半定制芯片都有布局，掌握強(qiáng)大的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)中心、汽車等重要藍(lán)海布局扎實(shí)；AMD和Xilinx則各自找盟友，特別是中國(guó)盟友，求突圍；ASIC方面，谷歌從TPU出發(fā)開(kāi)源生態(tài)進(jìn)行布局，且二代TPU展露了訓(xùn)練端芯片市場(chǎng)的野心，寒武紀(jì)則坐擁國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體、芯片、智能終端等行業(yè)之勢(shì)，且ASIC定制化的特點(diǎn)有效規(guī)避了傳統(tǒng)巨頭的壟斷局面，有著可靠健康的發(fā)展路線。