美股研究社消息，日前英特尔正式发布了其最新推出的Nervana神经网络处理器(NNP)和下一代英特尔Movidius Myriad视觉处理单元(VPU)，其中，Nervana神经网络处理器是英特尔为云端和数据中心客户提供的首个针对复杂深度学习的专用 ASIC芯片。

2023年刚开年，AI人工智能领域就出现了一个现象级产品ChatGPT，它的准确度及能力也让广大网友很惊讶，甚至威胁到了谷歌的搜索引擎，各大科技公司也纷纷投资或者效仿ChatGPT

将更多的AI从云转移到边缘的关键挑战之一是，能够在边缘AI芯片中高效运行的神经网络架构。

AI工作负载已经集中为单一的深度学习领域，这也是市场需求所使然。

之前被炒的沸沸扬扬、多次被媒体寻找蛛丝马迹来证明真实性的“特斯拉自研AI芯片”传闻，这个月初被马斯克亲自敲了实锤。在今年12月初的神经信息处理系统大会NIPS上，马斯克承认，特斯拉自动驾驶硬件工程副总裁JimKeller正在领导AI芯片的开发工作。同时他表示，坚信Keller可以打造出“世界上最好的AI定制硬件”。

最近，AI芯片市场明显“冷”了下来。作为芯片市场的一哥，英伟达刚刚发布的Q1季度报告表现就十分不理想。

AI芯片市场的竞争变得更加激烈，但大都面临落地难题。回顾2019年的AI芯片发展，6个关键词贯穿其中。展望2020年的AI芯片市场，4大趋势不容忽视。

在“Baidu Create 2019”百度AI开发者大会上，百度首席技术官王海峰与华为消费者BG软件总裁王成录共同宣布，百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台与华为麒麟芯片强强联手，双方将打通深度学习框架与芯片，为AI时代打造超高算力和流畅的应用体验。

今年的自动驾驶依然没能进入大规模商业化落地，但产业里却是大动作不断：有因为利益分配不均关门大吉的，有难以为继而“委身”于强者的，也有开始小范围内尝试商业化的，还有一些跃跃欲试、试图杀出一条生路的新人……

2017年最热的科技话题无疑就是人工智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。