恰逢第三波人工智能浪潮，2018年“人工智能芯片”这个有点新鲜的字眼彻底大火了一把，国内外科技巨头、传统芯片巨头以及初创公司纷纷布局人工智能芯片市场，用“草长莺飞式的野蛮生长”来形容当前的人工智能芯片市场，似乎再恰当不过了。
但对于人工智能芯片来说，2019年应该是较为关键的一年。无论从资本运作、国际贸易环境还是全球半导体市场来看，经过了2018年的“百家争鸣”，人工智能芯片走到2019年，是时候要有些新的东西显现出来了。
人工智能芯片陷入“同质化成长怪圈”
2019年尚且过去百天，国内外不少科技公司却已在人工智能芯片市场开始了不少大动作：英伟达发布全新人工智能芯片Jetson AGX Xavier、云知声公布人工智能芯片战略、英特尔联合Facebook研发人工智能芯片、华为英国购置500亩地自建芯片工厂……
而除了巨头人工智能芯片产出，资本运作推动下的人工智能初创公司的巨额融资消息，也在接连不断的更新当中，全球至少有45家初创公司研制人工智能芯片（语音交互和自动驾驶），5家企业融资超过了1亿美元。据中信证券测算，2020年人工智能芯片市场规模将达146．16亿美元。
这似乎都在喻示着一个众人皆知的事实：人工智能芯片正在成为下一个万亿级市场，下一个市场新蓝海。但较为遗憾的是，当前的人工智能芯片市场充其量还只能称之为“红海”市场。同人工智能产业的红海市场一般，人工智能芯片也迎来了陷入“同质化成长怪圈”。
就目前而言，人工智能芯片主要以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP为主，而且这些人工智能芯片有一个共同的规律，那就是芯片的通用性与用来跑人工智能的性能和耗能成反比。意思就是，人工智能芯片的通用性越高，其性能和功耗则越加令人失望。各家企业都在产出相应的人工智能芯片，但这些芯片目前还只能称之为加速器，仅在算力、算法上得到了提高，应用上尚未得到解决。也就是说，市场上多数的人工智能芯片公司充其量只能称之为芯片公司。
此外，在当前以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP为主的人工智能芯片市场中，有着“中国四小龙”之称的比特大陆、地平线、华为以及寒武纪，基本聚焦于ASIC方案，而FPGA、GPU、CPU等方案基本掌握在外国企业手中，且不管从技术还是应用上来说，这些公司的想法都大抵相同，没有较多出彩的地方。
需要提及的是，“人工智能芯片同质化”这个问题放在2018年或许并不是太大的问题，因为人工智能芯片在2018年才迎来大爆发，“草长莺飞式的野蛮生长”既有赖于市场层面的推动，也有赖于人工智能应用落地的深度需求。但人工智能芯片经过一年的摸索成长，也已经逐渐意识到，这种“同质化成长”，弊必定大过于利。
而要解决同质化这个问题，这就要求人工智能芯片企业必须从同质化中走出差异化来。从技术上来看，在算法、算力没有太大差异的现在，企业应该找到自己的竞争力；而从应用方面来看，尽管“人工智能＋”正在覆盖全产业链，人工智能芯片也亦是如此，但需要注意的是，单个企业在人工智能芯片的应用上，应该在“吃透”某个单一场景后再将“触角”伸向其它领域，而这个单一场景必须是企业较为熟悉、有把握的领域，切记不能盲目跟风。
“活在宣传期”的人工智能芯片
除了陷入同质化怪圈，“活在宣传期”也是当前人工智能芯片必须所直视的迷茫现实。
撇开国外人工智能芯片厂商不谈，且看国内厂商似乎从宣传上开始就一直很浮夸。由于人工智能变得非常火爆，很多公司都开始玩概念，一些做比特币矿机或者DSP的公司摇身一变就成为了一家人工智能芯片公司。且在媒体的宣传之下，还拥有了不少忠实粉丝、
在媒体的报道中，“中国首款”、“全球领先”、“打破国外垄断”已经被用烂，但企业依旧不费遗力在宣传中标榜自己，在蹭热点的同时寄希望于资本市场，夺得资本青睐。毫不犹豫的说这些宣传一定存在不少水分。比如国内某公司的人工智能芯片产品的宣传标语中写道“中国首款全球领先的嵌入式人工智能处理器”，但实际在两个月以前，国内就已有公司推出了同类产品。
从某种程度上来说，人工智能芯片“活在宣传期”，媒体也应该承担一部分责任。媒体过度炒作中国人工智能芯片的广大前景，纷纷鼓吹人工智能、人工智能芯片无所不能，但实际上人工智能芯片只是用于特定场景、解决特定问题的芯片，并不能取代CPU、GPU、FPGA、DSP、NAND Flash、DRAM等类型的芯片；也有部分媒体宣称中国应该大力发展人工智能芯片，依靠人工智能打破X86、ARM的垄断。这种说法听起来挺激励人心的，但很显然这种论调缺乏基本的行业常识，毕竟依靠人工智能进行弯道超车，中国在近几年内应该还是蛮难实现。
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