随著科技演进，过去几年来人工智能(AI)的热潮又再次席卷全球，从大型科技业者乃至于小型新创公司，都全力研发以取得技术优势，我们就整理出此市场中重量级竞争者的发展现况。
随著科技演进，过去几年来人工智能(AI)的热潮又再次席卷全球，从大型科技业者乃至于小型新创公司，都全力研发以取得技术优势，我们就整理出此市场中重量级竞争者的发展现况。
首先是高通(Qualcomm)，身为行动芯片龙头，高通推出了神经处理引擎(Neural Processing Engine；NPE)，其开发套件(SDK)可协助开发者优化软件在自家Snapdragon 600、800系列处理器上的AI执行效能，并支持Tensorflow、Caffe、Caffe2等多种常见AI架构。
高通在官网上表示，NPE可应用在图像辨识、场景侦测、相机滤镜套用、图像后制等各式功能中，适合应用的领域更是五花八门，涵盖健康照护、保全等，相当多元化。近期Facebook就开始采用此SDK来加速其手机应用程序(App)执行相片和实时影片增强现实(AR)功能。
其次是Google，身为搜索引擎龙头的Google，为了发展机器学习(Machine Learning)而自行开发出TPU芯片，今年也已推出第二代TPU，不过Google并无意销售此硬件，而是将透过云端服务的形式开放商业用户和研究人员使用。
原本第一代TPU是采用量化整数运算，专注于推理运算，第二代Cloud TPU则支持浮点运算，可用于推理与训练任务，4块芯片组成之Cloud TPU能提供惊人的180TFlops的运算能力，若将多个TPU集成为单一的TPU Pod系统，还能提供每秒11.5PetaFLOPS的运算能力，大幅降低训练时间。
不过由于TPU是为Google自家的TensorFlow量身打造，因此并不支持其它架构，开发人员若想采用TPU，就必须以其架构来建立类神经网络，而为了加快发展脚步，Google表示，研究人员若愿意公开自己的研究成果，就能免费使用Cloud TPU。
接下来是英特尔(Intel)，对于AI芯片的重要性，英特尔中国研究院院长宋继强本月接受媒体采访时指出，我们需要用技术去处理大量数据，使其对客户产生价值，在这个过程中无疑芯片是极其重要的：
到2020年，保守估计，全世界会有500亿设备互联。未来的数据来源于各种设备终端。不再靠我们人打电话、玩手机、发邮件这些数据。无人车、智能家居，摄像头等都在产生数据。
以后每一台无人驾驶汽车都是一台服务器，每台车每天会超过4000个GB的数据，这些数据都不可能通过5G来传输，所以一定很多数据是在本地处理和分析然后选择性的往上走，本地你会使用很多技术，超越现代服务器的技术。
英特尔近期推出了Movidius神经加速器(Movidius Neural Compute Stick)，是全球首款基于USB 3.0模式的AI运算独立加速器。此产品虽然是针对视觉应用最佳化，不过亦可处理各种深度神经网络(DNN)应用。
英特尔表示，Movidius神经加速器是为产品开发人员、研究人员而设计，可提供高效能DNN处理能力，让既有的硬件设备及运算平台不需花大钱升级硬件、也无需连上云端，就能拥有深度学习的运算能力，减少相关人员开发、调整及部署AI应用可能遇到的障碍。
最后是NVIDIA，制图处理器(GPU)大厂NVIDIA早早就进到AI战场卡位，如今成果傲视群雄，堪称AI产业硬件龙头，NVIDIA目前仍持续积极经营此市场，最近一次推出的产品是采用全新Volta架构的Tesla V100，专精于应付数据中心庞大的运算需求。
该芯片拥有210亿个晶体管，性能比英伟达一年前发布的带150亿个晶体管的Pascal处理器强大得多。虽然只有Apple Watch智能手表的表面那么大，但它拥有5120个CUDA（统计计算设备架构）处理核心，双精度浮点运算性能达每秒7.5万亿次。
联想集团总裁杨元庆表示，“AI通用处理器芯片是人工智能时代的战略制高点”， 智能互联网时代，AI芯片是人工智能的引擎，对于智能互联网的发展将起到决定性作用。
就在最近，联想创投与阿里巴巴创投等顶尖投资方一起，联合投资了有“全球AI芯片界首个独角兽”之称的寒武纪科技。
上月，媒体报道称，微软将为下一代HoloLens加入一款自主设计的AI协处理器，可以在本地分析用户在设备上看到和听到的内容，再也不需要浪费时间把数据传到云端进行处理。这款AI芯片目前正在开发，未来将被包含在下一代HoloLens的全息处理单元（HPU）当中。微软表示，这款AI协处理器将会是微软为移动设备设计的首款芯片。
近几年来，微软一直在致力于开发自己的AI芯片：曾为Xbox Kinect游戏系统开发了一套动作追踪处理器；为了在云服务方面与Google、亚马逊竞争，微软专门定制了一套现场可编程门阵列（FPGA）。此外，微软还从英特尔的子公司Altera处购置可编程芯片，写入定制化的软件来适应需求。
去年，微软曾在一次大会上使用数千个AI芯片，把所有英文维基百科翻译成西班牙语，大概有500万篇文章，而翻译时间不到0.1秒。接下来，微软希望能让使用微软云的客户通过AI芯片来完成任务，比如从海量数据中识别图像，或者通过机器学习算法来预测消费者的购买模型。
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