华为的AI芯片还是有很大的优势的，当NVIDIA在AI芯片市场逐渐取得领先优势的时候，各互联网巨头也开始在AI领域发力，不过或许是受服务器芯片市场过于受制于Intel的影响，互联网巨头并不希望在AI芯片上完全受制于NVIDIA，而且各个互联网巨头在AI领域的发展方向有自己的侧重点，例如图片分析与语音分析就有很大的差异，NVIDIA的通用方案导致在计算效率方面并未达到理想的状态，谷歌就专门开发了自己的AI芯片TPU并针对自己的AI算法进行深度优化获得更高的运算效率。

正因此全球的AI芯片开始呈现百花齐放的局面，尤其是中国市场诞生了数百家AI芯片企业，当下中国较为知名的AI芯片企业就有寒武纪、地平线等芯片企业。

中国芯片企业呈现高度繁荣的景象也与中国在2014年成立的集成电路产业基金的支持有很大关系，中国已认识到芯片的重要性为此对于国内兴起的芯片企业给予了大力支持，而AI芯片作为新兴芯片行业更容易在当下国外芯片企业尚未占据绝对优势的时候突围而出，自然也成为中国支持的重点。

华为是中国实力最强的芯片设计企业，其研发的手机芯片已追上了国际领先水平，与手机芯片老大高通不相上下，其在智能手机芯片市场取得成功之后开始介入更多的行业，在备受关注的服务器芯片方面它就基于ARM的授权开发了自主核心泰山，可见它对服务器芯片市场的野心，在这样的情况下顺势介入当下逐渐火热的AI芯片行业也可以认为是顺势而为。

华为是中国服务器市场的有力竞争者之一，其已成为全球第四大服务器供应商，当下其也已成立华为云事业部，这都可以看出它在数据业务方面的野心以及所拥有的能力，其可以如谷歌一样将自己的AI算法与AI芯片进行深度优化获得更高的运算效率。值得注意的是国内最大的云服务供应商阿里巴巴也宣布开发自己的AI芯片，华为更不应落于人后。

去年华为领先业界在自己的手机芯片麒麟970上集成了从寒武纪获取授权的AI芯片，显示出它在AI芯片开发和应用上都取得了一些经验，这有助于它开发自己的AI芯片取得成功。当然从谷歌开发TPU花费了数年时间来看，华为自己的AI芯片要取得成功也需要一些时间。

笔者认为华为开发AI芯片是有很大的可能性获得成功的，不过其AI芯片要获得其他企业的采用并不容易，毕竟竞争对手考虑到竞争关系一般都不会采用华为的AI芯片，华为研发的AI芯片很可能也将如手机芯片一样主要是应用于它自己的通信设备、手机、服务器以及华为云业务上。

很高兴收到悟空小秘书的邀请回答，以下我为大家分享，我个人对的看法与想法，希望我的分享能给大家带来帮助，也希望大家能够喜欢我的分享。

8月23日下午，华为在深圳总部发布了业内算力最强的自研AI芯片——Ascend910（昇腾910），并宣布正式商用。同时，华为还推出了与之配套的深度学习计算框架MindSpore，全面对标谷歌TensorFlow和FaceBook的PyTorch，并宣布2020年第一季度全面开源开放。但这个AI芯片到底起了什么作用呢？这个还得从AI的核心基础——深度学习说起。

深度学习（Deep Learning）

深度学习是一种机器学习方法 ， 它允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。监督学习和非监督学习都可以用来训练人工智能。其核心其实就是一种叫神经网络的运算模型，训练得出一组可以预测输出的参数。一般情况下，这个训练过程的计算量十分巨大，为得到一个有效的模型，计算几天甚至几个星期也并不令人惊讶。

AI芯片

一般情况下，如果一个特定的功能由通用处理器通过软件来实现和通过专用硬件电路来实现，其最大的区别就是后者的执行速度会比前者快非常多，因为其无论代码还是硬件电路都是针对这一功能来设计的，进行了大量的优化。说到这，大家可能都明白了，AI芯片就是针对深度学习中的深度神经网络计算功能专门开发的芯片，它对神经网络中常用的矩阵运算，卷积运算等基本计算结构做了大量的优化，相对于普通的计算CPU，它的计算速度可能要快几百倍，这将大量节约人工智能应用学习的时间。

所以一句话总结AI芯片的作用就是快速执行深度学习算法，满足各种人工智能应用的需求。

在以上的分享的关于的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的的解答能够帮助到大家。 在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。 我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！