AI芯片无疑是当下半导体行业最热门的一个领域。起初，AI芯片的市场争夺主要在云端、数据中心，而随着边缘计算、5G的发展，AI芯片的市场争夺逐渐走向边缘。
国内外巨头纷纷发力边缘AI芯片
不完全统计，包括谷歌、英伟达、英特尔、高通、华为、寒武纪、地平线均于近两年推出边缘AI芯片。如谷歌的Coral Edge TPU，售价不到千元，用于在边缘运行TensorFlow Lite机器学习模型；英伟达于11月宣布的etson Xavier NX，体型小于一张信用卡，却能提供21 TOPS的性能，主要面向机器人和边缘嵌入式计算设备；英特尔也于近日发布专为边缘设备的下一代MPVIDIUS VPU KEEM BAY，可进行深度学习推理、计算机视觉与媒体应用；高通于年度人工智能大会上发布的Cloud AI 100，专为边缘计算开发，峰值性能是骁龙855和骁龙820的3至50倍。
除美国几大巨头外，国内几大巨头也在边缘AI芯片上颇有建树，最知名的莫过于华为的昇腾310芯片，其典型边缘计算场景便是安防、自动驾驶和智能制造，其最大功耗8W,却能提供16TOPS的算力，支持同时识包括人、车、障碍物、交通标示在内的200个不同的物体，一秒钟内可处理上千张图片；AI独角兽寒武纪也在11月的深圳高交会上推出了面向边缘智能计算领域的AI芯片思元220，该芯片整体系统功耗不足10W，能够提供16/8/4位可配置的定点运算，最大算力为16TOPS（INT8），可根据实际应用灵活选择运算类型以获得最佳AI推理性能；再如将公司战略定为AI on Horizon的地平线，早在2017年便发布了第一代用于智能驾驶场景的边缘AI芯片征程1.0，并于今年8月底发布征程2.0车规级AI芯片，典型功耗2瓦，却可提供超过4 TOPS的等效算力。
为何边缘AI芯片兴起
之所以边缘AI芯片兴起，主要可归为以下三方面因素。一是市场层面受边缘计算的带动。相关研究表明，截止2018年，有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理、储存，到2025年，这一比例将超过50%。据预测，从2018年到2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合增长率将超过30%，到2022年，边缘计算市场规模将超万亿，与云计算市场规模不相上下。
可以说，正是看到了边缘计算的市场前景，国内外行业巨头也纷纷将AI芯片的目光由云端转向了边缘，原因在于，有大量的终端设备、场景需要借助AI芯片完成运算，如智能音箱、智能路灯、VR/AR、车联网、智能制造。
二是厂商自身产品生态的完善。如今，企业越来越强调端-边-云-网-智的多方协同，其也需要从云端到边缘的端到端解决方案。因此，对厂商而言，仅仅提供云端AI芯片是难以满足用户的这些需求，因此，在布局完云端AI芯片后再去完善边缘AI芯片是提供自身在行业内竞争优势的策略。
三是边缘AI芯片场景和开发上的特性。相比云端AI芯片，边缘AI芯片的使用场景更加丰富，在设计、研发、生产上难度也相应缩减，同时单芯片售价并不昂贵，因此，布局边缘AI芯片的企业，除行业巨头外，也有不少AI创企。
结语
AI芯片的战火已经由云端蔓延到了边缘。
