随着人工智能技术的迅猛发展，全球范围内对高性能计算芯片的需求持续攀升。从语音识别、图像处理到自动驾驶和智能机器人，人工智能（AI）技术正深刻影响着各行各业。而支撑这一切的，正是那些不断突破性能极限的尖端芯片。这些芯片不仅推动了AI的技术革新，也在重塑全球科技竞争格局。

美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官山姆·奥特曼等人认为，AI将从根本上改变世界经济，拥有强大的计算芯片供应能力至关重要。芯片是推动AI行业发展的重要因素，其性能和运算能力直接影响着AI技术的进步和应用前景。

一、AI芯片的定义及分类

人工智能芯片也称AI芯片，是人工智能产业最重要的硬件之一。从广义上看，能执行AI算法的芯片都被定义为AI芯片；从狭义上看，AI芯片特指为加速AI算法而特别设计的芯片。总的来讲，所有专门为AI任务量身定做的芯片都被认为是AI芯片。AI芯片具有高效性、低功耗、智能化、专用性、可编程性等特点，广泛应用于智能设备、无人驾驶、5G通信等领域。

按照技术架构分类，AI芯片可分为GPU、FPGA、 ASIC和类脑芯片，4种芯片的特点如表所示。

表 AI芯片分类与特点

①GPU：GPU主要用于处理图形和图像数据运算，其融合了大量高效的运算单元和快速内存，具备卓越的浮点运算性能和并行处理能力。因此，相较于传统的中央处理单元（CPU），GPU更适合解决AI算法方面的问题。作为英伟达公司标志性的计算机芯片，GPU能够并行处理更多指令，显著加快机器学习的运算速度。

2022年，英伟达的Hopper超级芯片在国际权威AI基准测试MLPerf中表现出色，在包括图像分类和语音识别在内的所有类别中击败了竞争对手。MLPerf被誉为“AI界奥运会”，是全球最具影响力的AI基准测试之一。

Hopper超级芯片

②FPGA：与传统的CPU不同，FPGA允许用户根据不同的应用需求，通过硬件描述语言对芯片上的基本门电路和存储器进行重新配置。一旦完成重新配置，FPGA内部的电路就固化成实际的连线，从而实现用户所需的功能。

使用FPGA类似于搭建乐高积木，工程师可以将FPGA电路逐步构建为他们所需的设计，无论是家电传感器还是自动驾驶汽车的AI，因此FPGA在应对尚未完全确定功能需求以及需要不断迭代完善算法的情况时表现尤为出色。但是使用FPGA需要通过硬件描述语言来定义硬件，从而实现软件算法，因此用FPGA来实现复杂的AI算法有一定的技术难度。

③ASIC：一个为某种特定应用设计并全面定制的AI专用芯片。区别于FPGA，ASIC芯片不能通过改变电路来增加功能。相对于GPU来说，ASIC显示出优越的计算性能、低功耗以及低成本。因此，它特别适合对设备端性能功耗比具有极高要求的移动设备。

④类脑芯片：又被称为神经模拟芯片，它是一种创新的芯片架构，其功能的实现主要模拟人脑的神经网络运行原理，具备感知以及认知等功能。类脑芯片性能强大且通用性强，但开发难度大，目前仍处于研发阶段。

三、AI芯片国内外发展现状

目前，英伟达、英特尔、高通等国际芯片巨头凭借丰富的经验和技术实力，在GPU和FPGA领域已占据近乎垄断的优势。而我国在高端通用芯片领域与国外先进水平仍有差距，部分自主研发的芯片仍依赖于国外的ARM架构和IP核技术，显示出自研能力的不足。

尽管如此，随着人工智能技术在安全防范、自动驾驶和智能设备等领域的广泛应用，国产AI芯片正在崛起。寒武纪、壁仞科技、云天励飞、瀚博半导体等新兴企业正逐步推出具有自主特色的AI芯片。考虑到过去十年的巨大变化，芯片的未来充满不确定性，可能会出现基于光学或量子计算的芯片，这将进一步推动AI在科学领域的应用。

寒武纪云端AI芯片「思元270」

资料来源：

刘霞.尖端芯片给AI装上“超级引擎”[N].科技日报,2024-06-17(004).DOI:10.28502/n.cnki.nkjrb.2024.003749.

张心怡,夏冬阳.芯片厂商瞄准AI持续发力[N].中国电子报,2024-06-14(008).DOI:10.28065/n.cnki.ncdzb.2024.000745.

田文超,谢昊伦,陈源明,等.人工智能芯片先进封装技术[J].电子与封装,2024,24(01):21-33.DOI:10.16257/j.cnki.1681-1070.2024.0011.

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