隨著人工智慧的落地和大規模應用，AI晶片也成為了常見的晶片品類。AI晶片相比傳統晶片來說，主要的競爭優勢就在於高算力和高能效比。高算力是指能夠比傳統晶片更快地完成AI計算，而高能效比則是指能比傳統晶片用更少的能量完成計算。
國產AI晶片雄心勃勃，或實現彎道超車
長期以來，中國在CPU、GPU等傳統晶片領域的自主研發能力較弱，絕大部分高端晶片依賴國外進口。但在AI晶片領域，國內外的競爭格局尚未明朗。在國家政策的大力支持下，人工智慧應用市場爆發，AI晶片得到了資本等多方的關注，受這些因素的影響，國產AI晶片或能實現彎道超車。
人工智慧應用加速AI晶片的技術創新。隨著人工智慧在交通、安防等領域的廣泛應用，我國人工智慧市場積累了海量的數據資源和多樣化的應用場景，獨特的發展優勢將促進國產AI晶片的技術創新，助力中國掌控人工智慧時代主導權。
AI晶片領域尚未形成生態壟斷。當前，AI晶片成為業界熱點，國際知名晶片廠商、網際網路科技巨頭都紛紛布局，同時也湧現了一大批初創公司，但目前AI晶片領域尚未形成一家獨大的格局，AI晶片的競爭才剛剛開始。全球在AI晶片領域的起步時間相差無幾，國內廠商在AI晶片領域的發展前景較好。
AI晶片成為企業和資本布局新焦點。在政策利好的大背景下，越來越多的企業和資本競相布局AI晶片。華為、寒武紀等眾多企業紛紛推出新款AI晶片，並在手機、機器人等領域布局；此外，AI晶片的資本市場也很活躍，寒武紀、地平線等企業都獲得了資本市場的垂青，完成了多輪融資。截止2018年第三季度，中國AI晶片的投融資額達30.2億元，AI晶片逐漸成為中國人工智慧投融資的熱點領域。
AI晶片是AI行業發展的必然路徑，行業驅動因素較為明顯。受政策等因素的影響，國產AI晶片或能實現彎道超車，助力「中國芯」的發展。
AI時代能否迎來洗牌？
隨著AI技術的興起，AI晶片應用讓傳統的晶片巨頭的優勢不再，大家幾乎都處於一個相對的起跑線上，甚至包括蘋果公司都計劃要進入到晶片市場了。有消息稱，蘋果公司正開發自己的蜂窩數據機技術，該技術可能用於iPhone，iPad和Apple Watch。據路透社報導，蘋果「已將其數據機晶片工程的研發從其供應鏈部門轉移到其內部硬體技術部門。」該報導稱，這是「蘋果公司在多年從外部供應商處購買後，正在尋求開發其iPhone的關鍵組件的一個標誌。」
而一直和蘋果鬧得的不可開交的高通把更多的重心已經轉到5G市場，期望未來5G需求的爆髮帶動智慧型手機PC市場二次成長。但更重要的是，即便5G能夠迅速進入爆發期，高通的優勢也在大大減弱，不再像3G、4G時代那種近乎壟斷坐收專利費的地位。華為、蘋果、英特爾、三星等公司，都在布局5G。進入到AI時代，市場普遍認為，半導體晶片市場將進入到一個新發展階段，市場重新洗牌未嘗不會發生。
AI的未來
儘管深度學習和神經網絡快速地推動了人工智慧技術的發展，許多研究人員依然相信，要達到最終的AI目標，我們依然需要更多的不同方法。
大多數AI晶片的設計思路依然是LeCun和Hinton等人在十幾年前發表的思想的改進版本，但沒有任何理由相信，這條路上的指數級增長能夠讓AI像人類那樣思考。
我們今天所知的AI並不能把一個任務上獲得的深度學習經驗推廣到其他新的、不同的任務上。
而且，神經網絡並不能很好地吸收以前的知識，或吸收「上下」或者「孩子有父母」這種簡單的規則。
最後，基於神經網絡的AI需要大量的數據進行學習，而人類只需一次觸摸火爐的經驗就能學會不再碰火爐。現在依然不清楚怎樣才能將現在的AI技術應用到沒有大量數據的問題上。
儘管按照目前人類的標準來看，AI晶片並沒有隻能，但它們依然很聰明，而且很可能在不遠的未來它們會變得更聰明。
這些晶片會繼續引領半導體技術、計算機體系結構和SoC設計的發展，從而促進更強大的處理能力，促使下一代AI算法的出現。
同時，新的AI晶片也會進一步需要更多的內存系統和晶片內互聯架構，以確保新的硬體加速裝置能夠為深度學習提供穩定的數據流。