AI芯片因其创新变革性，被视为构筑企业价值和竞争力的关键，成为当前突围困局的利器，顶级芯片企业正在展开AI之争。高通正式推出支持5G的AI芯片骁龙855，成为全球首款5G商用芯片。亚马逊云服务（AWS）日前发布的机器学习专用芯片Inferentia，被认为是其进军AI芯片市场的标志和向英伟达、Google发起的挑战。在此之前，英特尔、ARM、华为、谷歌、苹果等都已竞相发力AI芯片，未来芯片市场或重新洗牌。
在这背后，AI芯片发展绕不开5G，5G终端发展也离不开网络和芯片支撑。对于国内企业来说，随着国内三大运营商获得全国范围5G中低频段试验频率使用许可，5G商用进程又进一步，加之“中兴危机”的前车之鉴，自主造芯重要性凸显。可以预见，AI芯片将成行业标配，在终端侧的发展潜力巨大且应用场景众多，必须把握，而未搭载AI芯片的智能手机或失去参与主流市场的竞争机会。
科技巨头们的新战场
英特尔全球副总裁、中国区总裁杨旭曾以中国市场为例分析了AI市场的巨大潜能：2017年中国人工智能市场规模是9亿美元，而到2022年中国人工智能市场将是90亿美元，5年增长10倍。市场潜力有多大，竞争对手就有多少，AI芯片成为AI竞跑赛道上全球科技巨头们的首战。
国外科技巨头造芯抢占先机，意在降低成本、摆脱束缚。日前推出的骁龙855是高通首款7nm工艺芯片，将支持5G网络上的千兆位数据速度，比上一代骁龙845高出三倍的AI性能，并将增加一个新的专用计算机视觉处理器ISP，用于增强计算摄影和视频捕捉。预计于明年上市的亚马逊Inferentia机器学习专用AI推理芯片，具有高吞吐量、低延迟性能且极具成本效益，号称“行业颠覆者”。业内分析认为，“从当前高性能芯片竞争格局看，半导体厂商依然为主导，英特尔和英伟达依旧主导新兴计算机芯片市场”。
国内企业百家争鸣，不甘示弱。在发布全球首款搭载双核NPU的移动端芯片——麒麟980之后，华为又在今年10月发布了两款拥有自主知识产权的人工智能芯片昇腾910和昇腾310。其中，昇腾910在计算力上是英伟达（NVIDIA）算力的2倍，而昇腾310的功耗只有8瓦，同时也是目前面向边缘计算产品最强算力的一款AI芯片。在此之前，阿里在杭州云栖大会上宣布发展芯片产业，并且成立了“平头哥”半导体公司，主要发力于32位高性能和低功耗嵌入式CPU的IC设计；小米旗下公司推出首款RISC-V架构的可穿戴设备黄山1号，并称是全球首款支持AI的可穿戴设备芯片组；百度在2018年百度AI开发者大会上宣布推出云端全功能AI芯片“昆仑”。
还有越来越多初创企业涌向AI芯片赛道，探索市场游戏规则试图分羹，有的摸着石头过河，有的复制前期参与者的发展经验。
缺芯的高科技企业走不远
科技巨头扎堆AI芯片，背后自然有其深意。
其一，核心技术“化缘”不来，自主创新才能突围。一方面，“中兴事件”唤醒业界对自主“造芯”的重视。《人民日报》也发文表示，“互联网核心技术是我们最大的命门，核心技术受制于人是我们最大的隐患。”另一方面，在中国工程院院士倪光南看来，芯片禁售事件不只是在供应链、核心技术上被卡脖子，潜在的更大风险在于网络安全。因此，缺芯的高科技企业走不远。
其二，技术演进和需求提升，使得AI应用的高性能计算需求成为当前芯片技术的主要驱动力之一。抢占AI芯片发展先机，有利于减少对传统芯片企业的依赖，实现企业内部传统优势和新兴业务有效融合，从而加强对自身产业链的控制。具体来看，云计算硬件市场空间巨大，而云计算和人工智能各种加速算法关系密切，未来的云计算硬件离不开AI芯片加速。因此，谷歌、亚马逊等巨头正在实施从硬件到芯片再到云服务的战略布局。
国内AI产业如何实现弯道超车？
如今，AI几乎已经成为各厂商旗舰机型的标配。高通在今年年初推出AI引擎，让人工智能在终端侧上的应用更快速、高效，旗下芯片产品骁龙845、骁龙835、骁龙820、骁龙660都支持该人工智能引擎。苹果在去年发布专用神经网络处理芯片A11“Bionic神经引擎”，将CPU和GPU的计算量分开，将面部识别、语音识别等AI相关的任务卸载到专用芯片上处理。可见，AI芯片下沉终端芯片或许是趋势。
我国AI行业如何顺应大势？专家称，不可一蹴而就，但需把握现有机遇。一方面，国家的产业政策为芯片行业带来利好。紫光集团有限公司董事王慧轩认为，国家的产业政策要做到很好的协同，包括投资强度、投资集中度、人才培养和引进等。
另一方面，芯片企业需要再接再厉。加速发展终端芯片，落地终端设备，或许有助国内AI产业实现弯道超车。近日，中国电信携手中国联通就在GSMA TSG终端工作组第34次会议上发起人工智能（AI）终端标准立项，该立项得到与会代表全票支持，获得大会正式通过。这被认为是全球人工智能终端发展的一次重要里程碑事件，有利于推动AI终端标准化国际化，推进AI终端发展，丰富AI终端生态，构建共赢的5G+AI产业生态。