大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能芯片市场特点的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能芯片市场特点的解答，让我们一起看看吧。
人工智能芯片的市场定位？
随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。
为什么需要人工智能芯片？神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。
目前我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。数据显示，2016-2019年我国智能芯片的市场规模从19亿元增长至56.1亿元，复合年均增长率为43.5%，预计2021年市场规模将进一步增长，达到86.3亿元。未来，人工智能芯片行业市场前景非常可观。
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。
尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。
人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。
最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。2018年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分
人工智能芯片主要需求是？
欧比特研发人工智能芯片，主要是基于航天端的迫切需求。颜军表示，“太空距离地球非常遥远，卫星发射上天后，所收集的数据量非常巨大，依靠通讯将海量的数据直接发送回地球需要耗费大量通讯***，所以我们可以应用人工智能芯片，在太空端先将数据进行分析，将分析后取得的结果发送回地球，就可以大大减轻航天通讯的负担。”
人工智能企业的特点？
芯片、5G等人工智能基础设施与技术研发热潮持续升温；智慧医疗、健康大数据行业进一步崛起；智慧制造继续推进中国制造业品质革命；智慧城市细分场景逐步明确，体系初步成型；引入外脑，人工智能产业合作、国际合作组织不断组建；人工智能延伸落地到全新场景；中国人工智能企业出海崭露头角；资本寒冬人工智能热度不减。
到此，以上就是小编对于人工智能芯片市场特点的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能芯片市场特点的3点解答对大家有用。
