目前，解决当下人工智能技术落地产业的核心路径就是AI芯片，当传统的通用芯片遇到应用瓶颈，AI芯片更是成为AI公司的兵家必争之地。相比较通用芯片，AI芯片的集成度更高、功耗更低，也更适合应用在一些垂直行业领域做深度定制化。
有专家则指出，未来10年，人工智能和深度学习将成为提升硅片需求的主要因素；2025年，人工智能将推动半导体产业收入超过600亿美元，接近全球半导体销售的20%。
而中兴事件的出现，更是引发全国范围内对于以芯片为代表的半导体产业的反思，面对我国在核心技术专利上的落后局面，AI芯片的出现或许是一次弯道超车的机会。
从算法到芯片再到最终商业化落地，AI企业需要走出一条生路
在这样的契机下，很多AI初创公司都选择推出AI芯片：
4月19日，阿里巴巴宣布达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算；
6月初，计算机视觉公司云从科技完成最新一轮10亿人民币级别的融资；
6月21日，智能芯片公司寒武纪完成B轮数亿美元融资；
5月16日，云知声发布了首款面向物联网的AI系列芯片UniOne以及第一代芯片“雨燕”；
5月24日，出门问问发布了国内首款已经量产的AI语音芯片模组“问芯”Mobvoi A1；
6月26日，Rokid发布了旗下AI语音专用SoC芯片KAMINO18；
6月26日，AI语音交互公司思必驰完成5亿元人民币的融资，并且透露思必驰正在打造语音芯片，预计下半年将会流片上市；
7月4日，李彦宏在百度AI开发者大会上发布了一款云端全功能芯片“昆仑”；
……
此前，我们就粗略统计过2017年的情况：
其中有数十家初创公司对外宣布要做AI芯片。
市场观察家The Linley Group的首席分析师Linley Gwennap曾表示，目前芯片产业竞争态势显示机器学习芯片的许多举动正开始转向低功耗的客户端，Arm已经主宰了CPU的IP领域，也接管了GPU，但AI引擎为核心芯片创造了一个全新的市场，让其他公司也能取得一个好的开始。”
确实，从去年到今年，AI芯片似乎一直坚挺在人工智能的风口。然而芯片半导体一直是规模化的产业，无论是面向数据中心的云端AI芯片，还是针对安防、智慧城市、自动驾驶等垂直领域的AI芯片，没有做到一定量级基本上难以实现盈利。去挖掘潜在的客户，在市场的验证下不断完善AI芯片设计……对于这些在风口的公司来说，从算法到芯片再到最终商业化落地，必须得自己走出一条生路。
拨开商业化落地的迷雾，AI芯片拥抱更多可能
狂飙猛进的资本市场和举步维艰的商业化落地之间，存在的不平衡亟待打破，而对于那些非头部的初创企业，做AI芯片更是要面对资本、市场、人才等多重考验。
有业内人士称，未来的1-3年将是AI升级传统行业格局初定的历史窗口。在这个窗口周期，一旦一家足够强大的AI公司进入某个行业，就会因为数据和行业经验的反馈，建立起自己的技术壁垒，所以这个赛道留给初创公司的机会不多了。
AI芯片热潮背后的自有逻辑是什么？它是资本的助推还是科技创新的必然结果？AI初创公司如何提高芯片的商业落地能力？AI芯片领域内会出现像英伟达、英特尔这样的企业吗？我国的半导体产业，又能否借助AI芯片弯道超车吗？
当行业处于稚嫩和浮躁期的时候，我们需要将这些疑问前置，探讨AI芯片当下现状以及未来理智的发展路径。当热度褪去，行业开始沉淀的时候，不做沙滩上裸泳的人。
8月9日，由镁客网主办的“M-TECH” AI芯片商业化之路论坛将于北京举办，将邀请正在这个行业探索的独角兽企业代表、技术大咖、投资机构、学术专家等，共同去拨开AI芯片商业化落地的迷雾，探讨更多可能性。
当然，除了大咖们带来最权威的产业观点、最前沿的技术分享，本次“M-TECH” AI芯片商业化之路论坛也将搭建AI芯片企业级交流平台，助力资源合作。同时，也将以此契机推动资本与AI芯片企业无缝对接，加速产业落地。
而此次在北京举办的“M-TECH” AI芯片商业化之路也是对当下人工智能芯片产业发展的一次复盘，从行业人士的视角去透视AI芯片的商业路径。
8月，我们在北京等你！
最后，戳链接报名。
