：浅谈5G与AI芯片及富媒体现状
CPU、FPGA、ASIC三大主流AI芯片对比分析
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GPU为通用芯片 ， 其灵活性高 ， 成本高 ， 功耗高计算能力强 ， 产品成熟 ， 效率低 ， 编程难 。主要玩家是英伟达 ， AMD ， 其中英伟达一家独大 。
FPGA为半定制化芯片 ， 其灵活性高 ， 成本和功耗低于GPU ， 性能较高 ， 功耗低 ， 编程难 。主要玩家有赛灵思 ， 英特尔 ， Lattice ， Microsemi ， 其中赛灵思市场份额超过50% ， Intel占据40% 。
ASIC为全定制化芯片 ， 其灵活性低 ， 成本低 ， 平均性能稳定 ， 功耗低 ， 体积小 ， 不可编程 。主要玩家有Google、IBM高通、Intel、海思、寒武纪、地平线 ， 整体市场分散 ， 型号众多 。
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传统巨头AI芯片布局目的是为寻找新的营收增长点 ， 结合历史研发切入 ， 多为自主研发 ， 具有垂类代表性的专用芯片 ， 但渗透行业的能力不足 。
而跨界巨头资金雄厚 ， 落地场景丰富 ， 人才丰富 ， 自身对AI芯片有刚需 ， 故可突破的技术区域基本选择自建 ， 成本过高的垂类技术（例如GPU虚拟化） ， 则选择与大厂合作或收购初创企业 。
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针对传统巨头产业能力不足 ， 跨界巨头提供了丰富的落地场景 ， 丰富云端推理和边缘推理的业务面 ， 以及丰富的结构化数据资源 。
针对跨界巨头的需求 ， 传统巨头需要授权自主研发的代码 ， 采用开源/半开源/BPO ， 融合人才队伍 ， 注入产业因素 。
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针对传统巨头多元开发需求 ， 初创公司需要寻求解决线性发展路径上的必经点 ， 选择讲个人资产M&A ， 例如深鉴科技 。
针对初创公司在某一技术点的挑战 ， 传统巨头需要与跨界巨头融合 ， 开源部分算法 ， 例如平头哥开源基于RISC-V的DSP芯片；与初创公司就某一技术点展开合作 ， 例如寒武纪在麒麟海思970上的合作 。
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AI芯片逐步进入布局中后场 ， 融资金额两极分化明显 ， 小型创业企业融资艰难 ， 且技术方案涵盖较为单一 ， 难以形成规模之势头 ， 大型创业企业纷纷再次融资扩大资金池 ， 在没有更好的战略方向的前提下储粮过冬 ， 继续寻找AI芯片在市场的落地场景 。
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通用算法芯片 ， 尤其是中央处理器 ， 创业企业都不具备实际优势 ， 但基于异构的专用芯片如若性能有突破性提升 ， 有机会从某个成熟场景的应用中杀出重围 ， 或被传统通用半导体厂商并购 ， 实现产业整合 。
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