AI時代已經來臨， 未來也將會有大量的智慧硬體及產品出現， 而人工智慧的計算和處理需求不是傳統的處理器晶片能夠完全勝任的， 未來也將會有大量的需求， 所以， 人工智慧晶片是各大科技巨頭的必爭之地。
AI晶片市場廣闊， 但並不意味著會集中在手機終端得到應用， 實際上專門針對視覺處理、語音辨識、深度學習等專業領域的AI晶片有著更為廣闊的市場。 這也提供了更多不同領域的選手入局的機會。
目前， 在CPU和GPU領域壟斷的晶片廠商在新一輪AI晶片的競爭中不一定有優勢， 這也是各大科技公司自主研發趕超對手的動力之一。
當下的中國， 人工智慧已經上升到國家戰略。 根據 2017 年 7 月國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》， 2020 年， 中國人工智慧的戰略目標是， 技術和應用與世界先進水準同步， 人工智慧產業成為新的重要經濟增長點， 核心產業規模超過 1500 億元，
我們看看目前有哪些科技公司入場：
1、華為AI晶片
華為推出的AI晶片麒麟970， 不僅在語音助手上有所突破， 同時在系統優化、拍照演算法、生物識別等現在AI熱門應用領域也有所應用。 搭載麒麟970的華為Mate 10系列手機也實現了AI在手機端的應用。
2、蘋果A11晶片
A11仿生晶片的誕生，
標誌著蘋果也實現了AI晶片。
未來蘋果的AI晶片將能夠改進蘋果設備在處理需要人工智慧的任務時的表現，
而其針對的功能目標則是AR（增強現實）和自動駕駛。
實際上， 蘋果是最早在移動設備佈局AI的公司， 其智慧語音助手Siri後來成為眾多移動設備爭先模仿的物件。 而在去年的WWDC上， 蘋果就發佈了自己的深層神經網路， 但這種機器學習發生在伺服器端， 而不是移動處理器上。
3、傳統晶片大廠並沒有坐視不理
在晶片領域， 華為國內市場將主要面對的就是高通和MTK的壁壘。 高通工程技術執行副總裁Matt Grob曾在一次採訪中表示高通於十年前就開始了人工智慧相關的基礎研究。 他表示， 目前高通的現有產品已經有了許多支援了人工智慧的案例：從電腦視覺和自然語言處理， 到各種終端， 如智慧手機和汽車上的惡意軟體偵測。 同時， 高通正在研究更廣泛的課題， 例如面向無線連接、電源管理和攝影的人工智慧。 值得強調的是，
MTK Helio P30發佈會上， 聯發科技無線通訊事業部產品規劃總監李彥輯博士談及了MTK對人工智慧佈局的看法。 他指出聯發科已經開始佈局人工智慧領域， 未來將在兩個角度發力， 一是晶片設計角度， MTK希望利用AI能夠提供更快的運算能力和更低的功耗， 二是平臺角度， 希望通過AI， 能夠讓晶片平臺對協力廠商應用開發更友好。
4、三星低調投資AI晶片廠商
手機終端廠商一個繞不開的硬體大廠——三星也不敢落寞，一方面，去年三星就收購了“Siri之父”創辦的公司Viv，並在S8開始推出人工智慧助手Bixby，另一方面，在硬體領域，三星在AI層面的投入也沒有停止。
去年三星就低調地投資了一家英國人工智慧晶片硬體設計初創公司 Graphcore。這家公司的創始人Nigel Toon曾表示其研發的智慧處理晶片（IPU）為最新行業領域提供一到兩個數量級的領先性能，其研發針對的方向也十分廣泛，包括無人駕駛卡車、雲端計算、處理機器學習技術等。
5、AI晶片市場前景巨大，入局者邊界模糊
微軟在上個月放出消息表示其下一代其混合現實HoloLens 2將採用AI晶片，使設備可直接識別使用者所看的事物和聽見的聲音，將數據傳回雲端時也不會產生更多的延時。
此外儘管穀歌在Android上有了大量的AI應用，但依然停留在系統層面。不過穀歌已經在今年的Google I/O 上展示了第二代人工智慧專用處理器(TPU)，以雲端方式提供商用服務。
同時，英偉達的Tesla 深度學習處理器則是實現了從訓練到推理再到自動駕駛等實際場景都能完成的人工智慧計算方案提供者。
基本上不僅以前的硬體巨頭，包括諸如亞馬遜、Facebook等互聯網巨頭都在涉足人工智慧晶片，以更好地把握人工智慧這一大的方向，比如在前天的Hot Chips大會上，百度剛剛發佈了其稱為AI雲計算晶片的XPU，儘管該晶片仍然經歷著基於FPGA原型驗證，不過也反映了一點——湧入AI晶片這一大潮的公司，邊界正在逐漸模糊。
4、三星低調投資AI晶片廠商
手機終端廠商一個繞不開的硬體大廠——三星也不敢落寞，一方面，去年三星就收購了“Siri之父”創辦的公司Viv，並在S8開始推出人工智慧助手Bixby，另一方面，在硬體領域，三星在AI層面的投入也沒有停止。
去年三星就低調地投資了一家英國人工智慧晶片硬體設計初創公司 Graphcore。這家公司的創始人Nigel Toon曾表示其研發的智慧處理晶片（IPU）為最新行業領域提供一到兩個數量級的領先性能，其研發針對的方向也十分廣泛，包括無人駕駛卡車、雲端計算、處理機器學習技術等。
5、AI晶片市場前景巨大，入局者邊界模糊
微軟在上個月放出消息表示其下一代其混合現實HoloLens 2將採用AI晶片，使設備可直接識別使用者所看的事物和聽見的聲音，將數據傳回雲端時也不會產生更多的延時。
此外儘管穀歌在Android上有了大量的AI應用，但依然停留在系統層面。不過穀歌已經在今年的Google I/O 上展示了第二代人工智慧專用處理器(TPU)，以雲端方式提供商用服務。
同時，英偉達的Tesla 深度學習處理器則是實現了從訓練到推理再到自動駕駛等實際場景都能完成的人工智慧計算方案提供者。
基本上不僅以前的硬體巨頭，包括諸如亞馬遜、Facebook等互聯網巨頭都在涉足人工智慧晶片，以更好地把握人工智慧這一大的方向，比如在前天的Hot Chips大會上，百度剛剛發佈了其稱為AI雲計算晶片的XPU，儘管該晶片仍然經歷著基於FPGA原型驗證，不過也反映了一點——湧入AI晶片這一大潮的公司，邊界正在逐漸模糊。