据新华社北京9月6日电 （记者杨骏 刘石磊） 去年“阿尔法狗”战胜韩国棋手李世石，需要耗电数万瓦、依赖体积巨大的云服务器。一年多后，一个小小的人工智能芯片，就可让手机、手表甚至摄像头都能和“阿尔法狗”一样“聪明”。

2017年柏林国际消费电子展上，华为推出麒麟970人工智能手机芯片，内置神经元网络单元（NPU），通过人工智能深度学习，让手机的运行更加高效。

现有芯片种类繁多，为何还要人工智能芯片？随着手机智能应用越来越多，传统芯片要么性能不够，要么效率不足，难以支撑人工智能所需的大规模神经网络运转。

目前迅猛发展的人工智能，上层的应用都依赖于底层核心能力，而这个核心能力就是人工智能处理器。如果在芯片上不能突破，人工智能应用就不可能真正成功。可以说核心芯片是人工智能时代的战略制高点。

用于图像处理的GPU芯片因海量数据并行运算能力，被最先引入深度学习。2011年，当时在谷歌就职的吴恩达将英伟达的GPU应用于“谷歌大脑”中，结果表明12个GPU可达到相当于2000个CPU的深度学习性能。之后多家研究机构都基于GPU来加速其深度学习神经网络。

然而，随着近两年人工智能技术的迅速发展，GPU在三个方面显露出局限性：无法充分发挥并行计算优势，硬件结构固定不具备可编程性，运行深度学习算法能效不足。

全球科研界和企业于是竞相开发更加适用的人工智能芯片，尤其是适用于移动通信时代的芯片。

华为公司与中国科学院计算技术研究所“寒武纪”项目团队共同开发的麒麟970人工智能手机芯片，首次集成NPU，将通常由多个芯片完成的传统计算、图形、图像以及数字（数位）信号处理功能集成在一块芯片内，节省空间、节约能耗，同时极大提高了运算效率。

据预测，类脑计算芯片市场将在2022年前达到千亿美元规模，其中消费终端将是最大市场，占据98.17％，其他需求包括工业检测、航空、军事与国防等领域。