隨著大資料的爆發式增長， 在運算過程中對伺服器性能的要求也越來越越高 。 但目前CPU主頻逐漸提升遇到瓶頸， 光靠伺服器升級性能提升不大， 結果便通過大量增加伺服器數量來增加平臺負荷能力。 為此， 很多公司也在試圖通過自己的方法以解決這樣的困境。
海嘉科技， 成立於2016年6月， 是一家致力於説明大資料處理、人工智慧系統解決運算能力不足問題的初創公司。 公司核心是其用於大資料處理的動態自我調整加速技術， 簡單來說， 它的原理是通過加速器對軟體演算法進行解析， 根據演算法特性調用加速單元從而實現系統的最優運行速度，
據瞭解， 海嘉科技後續的產品將主要會以兩種形態呈現。 一種是加速卡， 即通過提供加速器模組植入現有伺服器主機板；另一種則是直接應用到終端的晶片， 未來也會通過技術授權方式合作研發。 目前， 將主要面向三類用戶， 首先是大型平臺類客戶， 如人工智慧、或者雲計算平臺；其二是智慧終端機類客戶， 如機器人或者無人駕駛汽車等、其三是超級電腦。 現階段， 海嘉科技已經完成基於FPGA的小型加速器（16核）開發了基於Eclipse開發及模擬環境， 可以實現10倍以上運算加速。 未來， 將逐漸實現基於ASIC的單核到多核處理器的動態加速版本，
提及運算， 這確實是現階段大資料以及人工智慧等領域發展亟待解決的問題。 從目前來看， 旨在提升運算能力的加速器產品， 典型的有Intel的XeonPhi 以及英偉達的特斯拉， 雖然某種程度上能夠改變一定的現狀， 但仍然會存在如不支援動態適應軟體演算法、使用時需要將原有程式改寫、每個陣列中的單元不能獨立運算等問題， 且目前高性能版本也逐漸對中國禁運。 而在晶片這塊， 針對不同領域給出不同解決方法的創業公司， 之前36氪也報導過不少， 如地平線、深鑒科技、寒武紀等。 相比之下， 海嘉科技表示區別於目前主流的GPU、FPGA方式， 海嘉選擇基於ASIC的硬體方案， 通過動態加速技術對系統演算法分析使硬體動態加速，
團隊方面， 創始人李長弓， 德國達姆施塔特大學電子工程博士、研究員， 具有6年處理器設計開發經驗和5年硬體開發團隊領導經驗；ASIC工藝顧問李衛民， 美國猶他大學半導體材料學博士， 中芯國際半導體工藝設計專家， 具有10年晶片材料及工藝研發經驗；聯合創始人胡雲揚， 畢業于浙江大學， 曾任華為終端產品經理， 具有5年產品以及市場管理經驗。
目前， 公司正處於天使輪階段， 接下來的融資將主要用於團隊擴張以及開發測試使用的硬體產品。