据相关统计数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，AI芯片市场也迎来了高速增长的时期。

模拟AI芯片怎么玩？Mythic详细讲述

新的发展契机下，将有望涌现更多国产AI芯片中坚，掀开属于他们和中国科技发展的新篇章。AI芯片落地潮还在继续，我们可以拭目以待。

我们认为，苹果A系列SoC在近几年内Neural Engine的算力增长可以作为一种新的AI算力范式，成为新的摩尔定律。

“AI落地难”已成行业共识，浮华过后，AI芯片接下来将进入市场检验真理的阶段。

由于需求的增加，AI芯片在过去获得了高速发展。

因为人工智能的持续火热，AI芯片在过去几年里如雨后春笋般在全球各地冒出来。这就驱动行业去探索评估AI芯片性能的最优方法。

北京时间7月23日凌晨，Bloomberg发布消息称Nvidia正在收购ARM，引起了半导体业界的关注。

我们正在接近深度学习的计算极限。

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。

AI 应用有多种可能，主要的挑战是为正确的目的选择合适的解决方案，并认识到，仅因为 AI 可以应用于特定的流程或问题，并不意味着应该这样做。尽管 AI 被认为是解决几乎所有问题的理想解决方案，但成功应用有三个主要要求。

在20／22nm引入FinFET以后，先进工艺变得越来越复杂。在接下来的发展中，实现“每两年将晶体管数量增加一倍，性能也提升一倍”变得越来越困难。摩尔定律的发展遇到了瓶颈，先进制程前进的脚步开始放缓。

过去几年，人工智能应用的大流行推动了整个AI处理器市场的蓬勃发展。

Hot Chips 2019的亮点之一是Cerebras Wafer Scale Engine展示的一个与晶圆一样大的AI处理器芯片。

包括Nvidia的竞争对手在内，很少有人会对Nvidia今天在AI芯片京珠中占主导地位这一事实提出异议。而该公司新发布的ampere AI芯片更是在过去一周里出尽了风头。很多人也从多个角度进行了解读。我们也从其中一个角度分析一下。

IBM苏黎世实验室的研究人员本周在Nature Communications上发表了一篇论文。在文中他们声称，基于相变存储器的技术，他们已经开发出了一种能同时能高实现能源效率和高精度的机器学习方案。