ai芯片定制价格（ai芯片 通俗易懂）

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本文目录一览：

• 1、盘点8款出圈的国产AI芯片
• 2、腾讯在研芯片曝光,定制芯片时代谁将获利?
• 3、AI芯片和FPGA相比有哪些优势和劣势

盘点8款出圈的国产AI芯片

1、全志科技的多目异构AI视觉芯片V853，采用创新技术，集成了星光级画质引擎，具有高实时性、高准确率的人形/人脸检测及识别能力，适用于智能门锁、智能考勤门禁、网络摄像头、行车记录仪、智能台灯等智能化升级相关行业。

2、去年8月，因海思缺货引发的第一波缺芯潮时，AI掘金志曾对此进行了报道， 海思「缺货」，安防「缺芯」 某业内人士告诉AI掘金志，2020年8月之前海思芯片的价格和供应都比较正常。8月5日-10日，价格突然暴涨，9月初，海思安防芯片最少涨价5倍以上。 伴随着多产业的全球性缺芯，安防缺芯状况持续至今。

3、漫步者Neobuds Pro采用国产恒玄BES2300芯片，支持LHDC/AAC/SBC解码，复合振膜动圈加楼氏动铁构成独特的腔体结构，动铁单元灵敏度非常高，还配有有源电子分频能使得三频衔接更加自然，声音还原准确真实，搭载混合主动降噪加三麦克风AI通话降噪还有高效快充功能和app定制音效。

4、扫地机器人哪个牌子好海兔APLYSIA-扫地机器人智能导航系统：实现对房间地形的重构，自动规划清扫路线；无刷电机，进口马达，CE标准芯片，陀螺仪导航，声音小，反应快慢是导航决定的。

5、月19日，ROG玩家国度“天生无惧”发布会正式召开，并推出与半导体巨头联发科共同合作的腾讯ROG游戏手机6天玑系列新品。相较于千篇一律的游戏手机手机SoC“定律”，ROG此次的大胆尝试，将“只为超越”的品牌精神再度体现，同时展现出强大的产品研发力。

腾讯在研芯片曝光,定制芯片时代谁将获利?

随着定制芯片愈演愈烈，除却芯片厂商本身，谁还将从中获利？ 去年我们报道过，腾讯成立了一家新公司，发力AI芯片。时隔一年，其庐山真面目乍现。经过半导体行业观察多方求证，我们了解到， 目前腾讯有一个大概50人规模的团队在做芯片，其AI芯片已经流片了 。

国内巨头如百度，主要通过与ARM、紫光、汉枫等合作研发，而阿里则通过达摩院的成立，以及对垂直领域芯片公司的投资，如寒武纪、翱捷等，追求芯片技术的自主研发。腾讯不仅有长期芯片研发规划，还领投了Barefoot Networks这样的可编程芯片公司，并在2021年推出了自研芯片系列。

国内企业在存算一体和超异构计算技术上已打下坚实的基础，这为国产GPU在AI领域的崛起提供了信心。面对英伟达新品受阻的市场情况，国内科技巨头如阿里、腾讯正寻求国产替代方案，而华为等企业则通过自主研发推动国产GPU的替代进程。

第一类是腾讯、阿里、百度这类互联网企业。 像阿里的第一颗自研AI推理芯片“含光800”也早在2019年就公开发布，而百度的第一代昆仑芯片在去年初已经量产。第二类是小米、华米、格力、小鹏 汽车 这类泛电子化、数字化消费品企业。

腾讯公司总裁刘炽平在财报电话会中表示，未成年人保护对收入增长的影响将在2022年内消化，新的 游戏 版号发布后，也会获得对应新收入。 自去年7月开始，国产网络 游戏 版号审批名单就未更新，这对腾讯的新 游戏 上线也有明显限制。 刘炽平也表示，目前由于新版号尚未公布，国内 游戏 业务收入并没有太高的可预见性。

AI芯片和FPGA相比有哪些优势和劣势

综上所述，AI芯片和FPGA在性能、灵活性、设计复杂度和成本等方面存在不同的优劣势。AI芯片专注于人工智能领域，算力和能效比方面拥有明显优势，而FPGA可以应用于各种领域，具备天然的可编程性和可重构性。未来随着人工智能市场的不断扩大和技术的不断发展，两者的应用场景和优劣势也将逐渐清晰。

AI芯片的解析 AI芯片类型包括CPU、GPU、FPGA、NPU、ASIC，CPU虽然能执行AI算法，但在执行效率上与GPU、FPGA等芯片存在巨大差异。GPU因其广泛的应用成为AI芯片的首选。

在当今AI技术的高速发展中，FPGA作为通用处理器与定制化ASIC之间的桥梁，展现出其独特的优势。FPGA的核心在于其可编程逻辑，如Intel Stratix 10中的ALM，由灵活的逻辑单元（LUT）和加法器构成，赋予了硬件设计的无限可能性。

GPU是目前最主流的AI芯片方案，具有成熟的生态系统和高性能，但是功耗较高，适合云端计算。FPGA是一种可编程的芯片方案，具有灵活性和低功耗的优点，但是开发难度较大，适合边缘计算。ASIC是一种专用于某一领域或任务的芯片方案，具有高效率和低成本的优点，但是缺乏通用性和兼容性，适合垂直领域应用。

GPU，起初为图形渲染而设计，因其并行处理能力在AI工作中展现优势，尤其是矩阵运算。然而，它们并非专为AI设计，这促使了ASIC和FPGA的诞生。ASIC是为特定任务定制的，如神经网络处理，提供极高效率，而FPGA则更为灵活，适应多种工作负载，但成本和复杂性较高。

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