全球AI芯片排行榜，为什么前10强没有一个中国企业？

中兴被封杀事件引起社会各界持续关注。4月16日，美国商务部宣布令，禁止美国企业向中兴通讯销售一切产品，时间长达7年，禁令立即生效。这意味着，从4月16日开始，美国相关公司就不能再跟中兴通讯有生意往来。在核心零部件上依赖美国的中兴通讯，开始进入了依靠库存运营的危险周期。中兴被封杀事件不仅对包括中兴在内的高科技企业产生影响，而且在舆论场上引发深入讨论，“缺芯少魂”的问题，再次严峻地摆在人们面前。

看看国外的市场，科技巨头都在布局这块领域。目前，美国前三大云计算厂商亚马逊、微软、谷歌都已经不同程度地介入到人工智能领域，作为智能手机巨头的苹果则介入AI芯片领域。不过，几大巨头介入人工智能的目标和路径并不相同。

苹果公司正在开发一种专门用于处理AI任务的定制化芯片，目的是将AI技术更好地应用在iPhone、iPad等产品中，提升其性能表现。该神经网络引擎采用双核设计，每秒运算次数最高可达6000亿次，相当于0.6TFlops，以帮助加速人工智能任务。

微软设备部门全球副总裁Panos Panay接受CNBC采访时也确认了微软正在为下一代HoloLens MR头戴设备研发AI芯片，并表示微软不仅拥有一支专注的IC设计团队，而且还与芯片制造商和其他合作伙伴共同开。

谷歌在2017年I/O大会上已经明确喊出“AI First”（人工智能优先）的口号，在今年的IO大会上，谷歌推出了第三代TPU。根据官方介绍，TPU3.0的计算能力最高可达100PFlops，是TPU2.0的8倍多。它是谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片。TPU是专为谷歌深度学习框架TensorFlow设计的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。

谷歌在今年的Cloud Next 大会上发布了两款新设备，其可以帮助专业工程师在处理器内核上构建支持设备端机器学习 (ML) 的新产品。这两款新设备是：AIY Edge TPU Dev 开发板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。新设备的问世，标志着我们在将 AIY 扩展为设备端 ML 实验平台的道路上迈出了第一步。

谷歌首席科学家Greg Corrado在近日召开的谷歌AI技术分享会上提出了不同的观点，他说，“至少迄今为止，我也没有看到完全不同于传统计算芯片的成功案例。相反，我们认为应对现有的芯片做AI方面专门的优化，使现在的芯片完成AI任务时速度更快，功耗更低，整体的效益更高。”

近期一份全球芯片厂商排名出炉，该报告发布了AI芯片厂商排名，其中前十名为英伟达、英特尔和恩智浦、IBM、AMD、谷歌、ARM、苹果、高通、博通。华为位居第12位，成为国内最强。除华为（海思）外，中国大陆还有寒武纪和地平线两家芯片企业上榜，分列22位和24位。

在AI芯片市场，企业之间的竞争核心是芯片处理能力和功率效率。在芯片处理能力上，排名第一的英伟达当仁不让，其Pascal 和Volta 两大架构芯片的运算速度分别能达到 10Tflops和 12Tflops。今年年初推出的自动驾驶最强芯片Xavier，一块就能够为L3-L4的自动驾驶提供算力支持。

中国是半导体的最大消费国，占全球芯片需求量的45%，供内需与外销之用。然而，中国90%以上的芯片需求仰赖进口集成电路。人工智能市场已经是各大互联网巨头趋之若鹜的行业方向。而与此同时，人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多，专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势，给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。

半年时间不足以完成芯片产业的布局，不足以改变整个芯片生态，但是芯片争霸赛却已悄然启幕；虽然现在只是6强争霸，但未来我们期待看到更多的参与者和搅局者，让用户得利。