人工智能芯片是支撐人工智能技術和產業發展的基礎設施。中國信息通信研究院專家近日撰文指出，近年來，國際傳統芯片企業和全球新興互聯網巨頭紛紛布局人工智能芯片，搶占制高點。相比之下，雖然我國在人工智能芯片已有研發布局且起步較早，但積累較少，目前我國人工智能芯片完全依賴進口。因此，亟待尋找突破，大力發展人工智能芯片產業。

當前，互聯網為人工智能技術提供了豐富的數據資源，開源算法為企業進入該領域提供了平臺，具有高性能計算能力又符合市場需求的芯片成為人工智能產業發展的關鍵要素。

一系列案例表明，人工智能芯片正成為生態競爭的熱點。傳統的芯片巨頭如英偉達、英特爾、ARM等公司紛紛發布面向AI和機器學習的處理器。另一方面，美國互聯網龍頭企業如谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜紛紛加入芯片競爭。

中國信息通信研究院工程師施羽暇表示，未來主導芯片的產業生態系統有可能出現變革，類似谷歌、亞馬遜這樣的AI巨頭，重整生態，用云服務來擠壓底層硬件供應商的戰略布局已經很明顯。如谷歌推出的TPU（張量處理單元）是為機器學習定制的專用芯片（ASIC），專為深度學習框架TensorFlow而設計。

而且，人工智能應用正在驅動傳統計算機芯片架構升級。過去幾十年，芯片的發展動力主要來源于工藝、架構和應用。隨著摩爾定律接近極限，應用需求從個人電腦、移動通信不斷變化，人工智能應用的高性能計算需求成為當前芯片技術的主要驅動力之一。通用處理器的架構已經無法適應人工智能對芯片性能的高需求，架構成為AI芯片軍備競賽的焦點。

中國在人工智能芯片領域可謂挑戰與機會并存。一方面，我國在人工智能芯片方面積累較少。“目前我國人工智能芯片完全依賴進口，”施羽暇分析，在傳統的桌面通用計算處理器（CPU）方面，我國一直基礎較差；在圖形圖像處理芯片（GPU）方面，美國企業處于絕對領先地位，專利布局眾多，中國企業進入的難度較大；在移動芯片方面，華為海思、展訊等借助ARM架構的授權模式，降低了門檻，在商業市場取得成功，以美國為代表的發達國家以產品禁運、阻撓并購等方式對中國的實際干預也越來越多。

另一方面，我國在人工智能芯片領域已有研發布局。不同的國內企業采用不同的技術架構，各個技術陣營均有企業布局，但是尚未實現商業化量產。寒武紀、中星微、地平線、深鑒科技等企業研發不同架構的人工智能處理器芯片，百度發布全功能昆侖芯片，阿里巴巴等公司也在積極布局研發。

而且，中國在人工智能芯片學術研究上起步較早。如中科院寒武紀芯片在2014—2016年間在深度學習處理器指令集上獲得創新進展，在2016年國際計算機體系結構年會中，約1/6的論文引用寒武紀開展神經網絡處理器研究。2016年寒武紀以IP指令集授權的方式獲得市場訂單，瞄準高性能服務器、高能效終端芯片和機器人芯片三大領域，積極搶位。

施羽暇說，中國是全球最大的半導體與集成電路消費市場，但是90%依賴進口，自給比例僅為10%左右，每年的進口金額超過2000億美元。在人工智能芯片領域的資本與研發投入、產業發展現狀等方面，中國與國際領先水平仍然存在較大差距，尚處于奮力追趕的落后局面。

他表示，我國應正視國內外技術基礎和技術水平上的差距，在人工智能芯片領域，冷靜判斷外部機遇和挑戰，客觀認識自身優勢和弱點，厘清發展關鍵問題和相應對策，推動我國人工智能芯片產業做大做強。（何  珺）