人工智能芯片的市场定位
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。
尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。
ai人工智能需要哪些芯片
AI人工智能需要使用高性能的芯片来支持其计算需求。以下是一些常用的AI芯片：
1.GPU（图形处理器）：GPU是一种高度并行化的处理器，可以同时执行多个任务，适合于AI训练和推理等计算密集型任务。
2.ASIC（专用集成电路）：ASIC是一种定制化的芯片，针对特定的应用场景进行设计和优化，可以提供更高的性能和效率。
3.FPGA（现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程逻辑芯片，可以根据需要重新配置其电路结构，适合于快速原型开发和实验。
4.CPU（中央处理器）：CPU是计算机系统中最基本的处理器之一，虽然不如GPU和ASIC在AI计算方面表现出色，但仍然可以支持一些基本的AI应用。
总之，不同类型的AI应用可能需要不同类型的芯片来支持其计算需求。随着技术不断发展和创新，未来还会有更多新型芯片涌现出来。
人工智能芯片会发展的如何呢
据MRFR数据，2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元，在5G和AI的推动下，2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元，年复合增长率达10.42%。
人工智能芯片的发展路径：芯片种类不断丰富，逐渐从通用向专用过渡
从广义上讲，面向人工智能计算的芯片都可以称为人工智能芯片，目前主要包括基于传统架构的GPU、FPGA以及ASIC(专用芯片)。随着人工智能在生活各领域的渗透，人工智能应用落地和大规模商业化的需求，催生了对芯片研发的更高要求。人工智能芯片种类日趋多元，目前已正在研究的有类脑芯片、可重构AI芯片等，但其离商用还有较大差距。
作为一项计算密集型的新技术，人工智能早期可以依靠通用芯片的性能来迅速发展，而后期将依靠专用芯片来统治市场。定制的硬件才能实现更优的功耗效率，满足不同算法、结构、终端和消费者的需求，实现规模化的收益。当然，通用芯片与专用芯片永远都不是互相替代的关系，二者必须协同工作才能发挥出最大的价值。
短期GPU仍是主导，FPGA将成为市场增长点
GPU是目前市场上AI计算最成熟，、应用最广泛的通用芯片，按照弗若斯特沙利文的推算，2020年GPU芯片在AI芯片中的占达35.95%，占领最主要的市场份额。作为数据中心和算力的主力军，前瞻认为，GPU市场仍将以提升效率和扩大应用场景为发展目标，继续主导芯片市场。
在当前技术与运用都在快速更迭的时期，FPGA可编程带来的配置灵活性使其能更快地适应市场，具有明显的实用性。随着开发者生态的逐渐丰富，适用的编程语言增加，FPGA运用将会更加广泛。在专业芯片发展得足够完善之前，FPGA作为最好的过渡产品，在短期内将成为各大厂商的选择热点。
FPGA算力强、灵活度高，但技术难度大，与国外差距较为明显
FPGA在出厂时是“万能芯片”，用户可根据自身需求，用硬件描述语言对FPGA的硬件电路进行设计，其灵活性介于CPU、GPU、等通用处理器和专用集成电路ASIC之间。由于FPGA的灵活性，很多使用通用处理器或ASIC难以实现的下层硬件控制操作技术利用FPGA可以很方便的实现，从而为算法的功能实现和优化留出了更大空间。
同时FPGA一次性成本(光刻掩模制作成本)远低于ASIC，在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下，利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是最佳选择。
目前，FPGA市场基本上全部被国外Xilinx、Altera(现并入Intel)、Lattice、Microchip四家占据，2018年其占比分别为56%、31%、3%、2.6%。其中，Xilinx和Altera两大公司对FPGA的技术与市场占据绝对垄断地位，占据了近90%的市场份额。
2023年全球FPGA市场规模有望破百亿美元
据MRFR数据，2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元，在5G和AI的推动下，2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元，年复合增长率达10.42%。
——更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》。
人工智能芯片原理
人工智能芯片的原理主要是通过硬件加速来提高神经网络算法的计算性能。传统的中央处理器（CPU）虽然可以用来执行神经网络算法，但其并行计算能力较差，难以实现高效、复杂的神经网络模型，因此新的硬件加速技术应运而生。
目前市面上常见的人工智能芯片有图形处理器（GPU）、专用集成电路（ASICs）和场效应晶体管（FPGA）等。不同类型的芯片在实现方案和运算方式上略有不同，但基本都采用了定点运算和脉动阵列的方式，在时间和空间上进行并行计算，从而可以大幅提高神经网络模型的训练速度和推理速度。
总的来说，人工智能芯片的原理是在硬件层面通过并行计算和高效运算来加速神经网络算法的运行。
ai智能芯片是什么意思
ai智能芯片意思是在于人工智能方面，在引入人工智能的深度学习能力后，可实现系统内部资源智能分配以及用户行为预测。进而实现从UI、应用启动、系统响应、图像识别等方面，进行全面升级，带来持久流畅的体验。