AI芯片按技术路线可分为GPU、FPGA和ASIC，按功能可分为云端训练芯片、云端推断芯片和终端推断芯片。相比CPU，AI 芯片在执行深度学习算法时效率更高、成本和功耗更低，但其通用性相对较差。
一级市场上，中国AI芯片融资总金额超过30亿美元。2015年前后涌现出一批AI芯片创业企业，同时有许多算法公司向上游拓展开发AI芯片。
推荐一份广证恒生AI芯片报告：《云端AI芯片乘风而起，从英伟达看国内AI芯片路在何方?》，具体内容如下：
1、AI 芯片:人工智能发展的引擎
1.1 云端和终端对 AI 芯片的需求不同
1.2 AI 芯片百花齐放，目前主要有三种技术路线
1.3 AI 芯片玩家众多，一级市场融资火热
2、人工智能大厦的根基，云端 AI 芯片需求大爆发
2.1 深度学习网络的兴起和摩尔定律的失效促发了对云 AI 芯片的需求
2.2 人工智能进一步发展离不开算力做支撑
2.3 受益于自主可控，政策利好 AI 芯片
3、云端 AI 芯片:英伟达 GPU 一家独大，市场期待新的解决方案
3.1 GPU 因其通用性和高性能称霸云端训练市场
3.2 竞争格局:英伟达在数据中心 GPU 市场占有率超过 80%
3.3 行业趋势:AI 芯片专用化发展，云巨头跨界造“芯”
4、从 AI 芯片巨头英伟达崛起之路看国内企业破局之道
4.1 战略眼光:押注 GPU 高性能计算潜力，多次革命性架构创新
4.2 高附加值、覆盖面广吸引开发者共建 CUDA 软件生态
4.3 基于同一个 GPU 架构实现多产品范围经济
4.4 从英伟达看中国 AI 芯片企业路在何方?
5、优秀企业推荐
5.1 寒武纪科技:中科院孵化，全球首个 AI 芯片独角兽
5.2 华为海思:进军云端 AI 芯片，具备世界一流的 IC 设计能力
5.3 比特大陆:区块链矿机龙头转型，商业化能力强
5.4 艾为电子:专注于为智能硬件全面提供高品质数模混合 IC
以下是完整PPT，在公众号回复“芯东西020“可获取完整下载。
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