AI芯片泛指专门用于处理人工智能应用中的计算任务的模块，主要的技术路线有三种：短期来看GPU仍是市场的主力军，FPGA的市场份额正在快速增长，但长远来看ASIC才是更适合人工智能领域的选择。未来算法复杂程度只会越来越高，这种情况更需要一套专用的芯片架构去应对。
目前市场上的AI芯片主要用在语音、文字和图片的处理上。一般只要能够运行人工智能算法的芯片都可叫作AI芯片，但通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，与传统芯片还是有明显差异的。
下面具体看一下AI芯片领域的梳理（这里不做芯片的设计、制造和封测端的产业划分）：简单将AI芯片领域划分为训练端、推理端和应用端三部分
上游：训练端，是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。简单理解就是用大量标记过的数据来训练相应的系统，使之可以适应特定的功能。训练需要极高的计算性能和精度，同时需要能处理海量数据和具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。这一环节是在云端完成，需要极大的数据量和运算量，投资机会主要集中在IDC方面。目前英伟达的GPU+CUDA和谷歌的TPU计算平台都是比较成熟的AI训练方案。
中游：推理端，是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。简单说就是借助训练好的模型进行运算，利用新输入的数据来获得结论的过程。推理相对来说对性能和精度的要求并不高，所以推理不仅能在云端完成，也可在应用端完成。与训练芯片市场呈现英伟达一家独大不同，推理芯片方面国内外竞争格局比较明显。
下游：应用端，包括智能手机、汽车、安防、机器人、无人机和智能家居设备等终端应用场景。目前应用端的推理芯片大多采用的是ASIC技术路径，因为应用终端涉及到各行各业，通用型和半定制型AI芯片很难满足终端需求。通过需求带动供给的历史经验来看，AI芯片的技术发展方向更多的会受到应用端的用户的功能需求影响，也正因为应用场景的多样性，这一环节投资机会相对较多。
从行业发展趋势来看，现下还属于AI芯片发展的初级阶段。无论是科研方面还是产业应用方面都有巨大的创新空间简述AI芯片_投资_应用_训练，中长期投资价值相对较高，值得去深度挖掘其中的投资机会。下附AI芯片产业链相关企业名单：
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