亞馬遜開發的AI晶片，將支持亞馬遜Alexa虛擬助手支持的Echo及其他移動設備。

這款晶片將使基於Alexa的設備更快地響應，並允許在設備本地存儲更多的信息。

當前，亞馬遜Echo內置的晶片相對簡單，允許用戶通過「Alexa」語音喚醒設備。

之後，Echo會將用戶命令發動到亞馬遜的雲端伺服器處理，這就會造成一定的延遲，也為黑客攔截通信提供了可乘之機。

開發一款基於人工智慧算法的晶片，能讓基於Alexa的硬體設備對於消費者而言更具吸引力。

因為它意味著這些設備將具備更強的處理能力無需把所有任務都推向雲端。

信息產業的數據處理量正在進行高速的增長，以雲計算大數據為代表的信息系統越來越多的滲透到下游各個行業中，因而高速數據處理需求就會愈發強烈；大數據時代引發並行處理需求的提升，物聯網中「機-機」交互的需求大幅增加，深度學習等算法被證明有著良好的應用前景；無論是雲端還是終端，低功耗的需求持續提升，既要保證系統高速運行，又要能夠適應移動終端物聯網等低功耗的環境，傳統摩爾定律已經顯得捉襟見肘，超越摩爾的研究會持續進行。

可以看到的是，在對於人工智慧深度學習等算法的實現，GPU、FPGA、ASIC等多種產品在「訓練」端獲得了各自不同的市場機會，而在「推理」端的應用模式更加的紛繁多樣，目前下游市場的主要應用在醫療、製造業、娛樂、零售等領域，而應用基本集中於圖像處理、音頻處理領域，在控制功耗的同時可以顯著提升在處理大吞吐量數據中的有效速度。

底層晶片是人工智慧硬體產業鏈最基礎部分，AI晶片將在人工智慧各個行業領域得到廣泛應用，算法+晶片深度整合將成為AI時代制勝的關鍵路徑。

我國AI基礎端科技水平發展將借力新出台的一系列國家政策在中長期保持良好勢頭，AI專用晶片實現量產並將在重點領域實現規模化應用。

從全球供需兩端的數據看，半導體產業從2016年下半年開始了新一輪的大周期上行，主要包括：全球半導體月度銷售數據從2016年下半年開啟了上行的周期；半導體設備供應商出貨金額數據從2017年開始持續保持高速增長；2017年起全球晶元市場持續量價齊升，廠商近10年來首度擴張；2016年起市場總體資本開支連續兩年顯著正增長。

過往半導體行業，尤其是集成電路在應對高速處理需求和低功耗的時候，通常是遵循摩爾定律進行電晶體的縮小化，提升在單位面積內的晶體數量，實現更高的主頻以獲得系統在高速和低功耗方面的訴求，然而在逐步接近物聯極限和投資成本高企的雙重作用下，人們只能去積極尋找新的方向。

而人工智慧晶片，無論是其中的哪一種，都通過並行處理和算法的提升，實現了在包括圖像處理、音頻處理等大量數據運算中的效率提升，並且實現整體系統的功耗降低，這也揭示了後摩爾時代的一個重要的產業發展方向。

未來每一個機器人、每一輛無人駕駛汽車、每一個攝像頭甚至絕大多數硬體都將具有智能，而這其中充當其大腦的就是晶片。

根據預測，雲端方面人工智慧晶片市場規模將從2016年的32億美元增至2021年的106億美元，複合增長率達21.77%。

除了因特爾與英偉達在晶片領域的動作，國內中科院的寒武紀公司以及地平線機器人也正在發力人工智慧晶片，充分說明了AI晶片領域被產業界看好，在新的智能時代，AI晶片作為人工智慧底層的核心基礎將毫無質疑的擁有非常廣闊的應用空間。

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