B-Sports1956年，人工智能首次走进大众视野，但其一直未形成成熟的产业，直到2007年开始，人工智能技术得到迅猛发展，作为人工智能的重要组成部分，AI芯片也逐渐发展起来，AI芯片（人工智能芯片，Artificial Intelligence Chip）面向人工智能，是承载着计算功能的基础部件，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。
(1)GPU(图形处理器)：通用型芯片，在计算方面具有高效并行特性;用于图像处理的GPU芯片因海量数据并行运算能力，被最先引入深度学习领域;计算能力强，通用性强，开发周期短，难度小，风险低;但价格贵、功耗高
(2)FPGA(现场可编程门阵列)：半定制化芯片，是一种集成大量基本门电路及存储器的芯片，最大特点为可编程，具有功能可修改，高性能、功耗远低于GPU，一次性成本低等优势;但编程门槛高必一运动、量产成本高
(3)ASIC(专用集成电路)：专门型芯片，是为实现特定需求的专用定制芯片，适合于市场需求量大的专用领域;除不能扩展应用以外，具有专用性强，性能高于FPGA，功耗低、量产成本低等优势;但开发周期长、难度大、风险高、一次性成本高。
(1)百度的昆仑1：是云端AI芯片，2020年底已经量产2万片,性能相比T4 GPU提升1.5-3倍。百度昆仑2预计在2021年.上半年量产,性能将比昆仑1提升3倍
(2)地平线：是自动驾驶AI芯片，2020年12月出货量已超10万，搭载此款芯片的汽车实现了L2+级自动驾驶，预计2022年前装装车将超百万
(3)SigmaStar星宸科技的降龙系列：是Al视觉芯片，在安防领域,为海康威视、大华、宇视等企业提供全系列IPC处理芯片;希望成为全球最大的AI Camera系统芯片供应商
(4)比特大陆的算丰系列：是云端/终端AI芯片，基于最新款自研AI芯片BM1684，比特大陆AI超算中心助力北京、福州、安徽等地的智慧城市项目
(5)鲲云科技的CAISA：数据流AI芯片，2020年6月完成量产,相较于英伟达边缘端旗舰产品xavier，鲲云的星空加速卡x3可实现1.48-4.12倍的实测性能提升
(6)亿智电子的SV/SA/SH系列：是端侧视觉Al芯片，2020年底已有超百万颗芯片量产落地，落地的场景以人脸设备为主
AI芯片公司和他们的芯片有瑞芯微的RK3399Pro、寒式纪的MLU220、云天励飞的“初芯”、紫光展锐的虎贲T710、华为海思的麒麟970、地平线、黑芝麻智能科技的华山二号
(1)嘉楠科技的勘智K510AI芯片：定位于中高端端侧推理的芯片，具有强大的影像信号处理能力，同时支持2D/3D的ISP处理，可能的应用场景有智能小区、车载后装市场、智能家居等。
(2)鲲云信息的CAISA：高性能数据流Al芯片，基于数据流技术，最高可实现95.4%的芯片利用率，在同等峰值算力条件下，可获得同类GPU产品三倍以上的实测算力。
(3)寒武纪的思元290：寒武纪的首颗训练芯片，采用台积电7nm先进制程工艺，集成460亿个晶体管，采用MLUv02扩展架构，全面支持AI训练、推理或混合型人工智能计算加速任务。相比于思元270芯片，思元290芯片实现峰值算力提升4倍、内存带宽提高12倍必一运动、芯片间通讯带宽提高19倍。新架构结合7nm制程，思元290 可提供更优性能功耗比，以及多MLU系统的扩展能力。
(4)天数智芯的BI芯片：国内第一款全自研、GPU架构下的7纳米云端训练芯片，这款芯片采用7纳米制程、容纳240亿晶体管及采用2.5D CoWos晶圆封装技术，支持FP32,FP16,BF16,INT8等多精度数据混合训练，支持片间互联，单芯算力每秒147T@FP16.
(5)燧原科技的邃思2.0：第二代人工智能训练芯片，目前世界最大的Al计算单芯片，主芯片面积650平方毫米，采用2.5D先进封装，封装尺寸达57.5mmx57.5mm。芯片共搭载4颗三星HBM2E (高带宽内存)，支持最高64GB内存，内存带宽高达1.6TB/s，中国首个支持世界最先进内存HBM2E的产品。
(6)寒武纪的玄思1000智能加速器：在2U机箱内集成4颗思元290智能芯片，高速本地闪存必一运动、Mellanox InfiniBand网络，对外提供高速MLU-LinkM接口,打破智能芯片、服务器、POD与集群的传统数据中心横向扩展架构，实现AI算力在计算中心级纵向扩展，是AI算力的高集成度平台。
寒武纪训练产品线采用自适应精度训练方案，面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领城的复杂Al应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级。
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