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AI芯片是一种特种芯片，它的发展跟GPU芯片一样是水到渠成。
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一开始也是没有GPU芯片的，图形计算都是通过CPU计算的，但是研究发现图形计算有大量的重复的计算，经过总结研发了图形加速卡，后面慢慢发展成了GPU，那么AI芯片其实就是另外一种重复计算的总结。然后做成了芯片。
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凭AI芯片的硬实力Habana labs 获英特尔领投
以色列特拉维夫和加州圣何塞2018年11月16日,新兴的人工智能处理器领域的领先创业公司以色列Habana Labs（哈伯纳实验室）公司宣布，该公司完成了超额认购的7500万美元B轮融资，从而加快其持续增长。此次融资由英特尔投资领投。
基于其 Goya HL-1000 处理器的PCIe卡可基于 ResNet-50 推理基准实现每秒15000张图片的吞吐量，延迟时间为1.3毫秒，功耗仅为100瓦。
Habana 称安装在计算机系统和数据中心的AI芯片可以处理大量数据（大数据），例如识别图片中的人物，创建神经系统模型等。并且声称，其3个处理器的性能相当于169个英特尔芯片，或8个英伟达(Nvidia)芯片。
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小国出身的AI领域未来之星
Habana Labs于2016年创立，由Avigdor Willenz领导，是一家无晶圆厂半导体公司，位于以色列特拉维夫和加利福尼亚州圣何塞，在全球拥有120多名员工。
为了满足对AI工作负载不断增长的需求，该行业需要一种新的处理方式。
传统CPU和转换GPU架构无法提供所需的性能。
只有两年时间，哈瓦那实验室的价值暴涨。以色列媒体称一些人谈到了接近10亿美元的价值。
看好深度学习加速器市场预计将达到250亿美元的庞大商机，数据中心正积极为多款芯片展开实验室测试，预计将在明年部署其中的一些芯片，并可能针对不同的工作负载挑选多款加速器。
近期该公司宣布正式退出隐身模式，将面向精选客户推出首个人工智能 (AI) 处理器样品，据称是世界上最快的人工智能(AI)芯片。
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英特尔投资无数发力AI生态
为了增强 AI 技术，英特尔还会从战略角度考虑投资领域，并将业务重点放在自主飞行、无人驾驶、自动化设备检测、AI 边缘计算等。
事实上，除了投资，英特尔还投入很多资源，力图将 AI 成为公司核心业务的关键组成部分。
为此，近年来英特尔收购了多家 AI 企业。如，2016年花费 3.5 亿美元收购深度学习 AI初创企业 Nervana；今年年初，英特尔又斥资 130 亿美元收购以色列汽车技术公司 MobileEye。这些收购交易共让英特尔花费了 160 亿美元。
而值得注意的是，今年与去年相比，各大巨头对AI的投资将增长300%。
随着AI热度的持续走高，英特尔必将在该领域注入更多的金钱和精力。所以站在今天来看英特尔投入的数亿美元固然数额不菲，但在未来可能也就是一个零头而已。
我们只能预见的是，未来这些 AI 初创公司又将给英特尔带来多少回报，且让我们拭目以待。
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AI芯片大有替代传统芯片之势
用CPU（中央处理器）跑深度学习也不是不行，但就像老爷车，而未来需要的是超跑。随着传统架构下的芯片物理极限逼近天花板，AI芯片一时引来各方关注。
如果要用通用处理器搭建一个人脑规模的神经网络，可能需要建一个电站来给它供电。
由于计算架构不同，在处理人工智能计算时，AI芯片相比传统处理器性能强、功耗低。
几年前，谷歌的人工智能Alpha Go下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU，每分钟的电费就高达300美元，而其网络规模还只有人脑的千分之一。
也就是说，AI的核心是使用算法解析数据，从中学习数据，然后根据数据进行确定或预测。
如果每个芯片在不同时间、不同任务都有专用，能耗就会大大降低，芯片部署成本也会相应降低。
于是群雄并起，大家都希望在这个新兴市场中，分掉原来属于GPU的汤羹。
由于还不存在适用所有通用算法的AI芯片，确定应用领域就成为发展的重要前提。
遗憾的是，AI的杀手级应用目前尚未出现，现存的应用还未形成刚需，即便如此，AI芯片还是出现了百家争鸣的气象。
当然，这个阶段完成之后，可能有的转向交通，有的转向家庭环境了，各有各自的立足的垂直领域，并继续迭代。
那么等到那时候，可能就不竞争了。说到底，AI芯片的竞争最终的格局依然是寡头的胜利，科技研发实力雄厚的公司将在AI芯片领域愈发吃香。
