中美贸易争端之后，国产终端厂商们做芯片的热情空前高涨。手机厂商华为、美图，语音识别厂商出门问问、若琪都开始往上游芯片延伸。就在昨天，百度也推出了其自研的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”。

为什么大家突然都自己做芯片？

百度创始人兼董事长李彦宏认为，市场现有的解决方案和技术不能够满足其对AI算力的要求是百度决定自己研发芯片的原因，这也是许多做芯片厂商自己开发芯片的原因。当然除了品牌需求，自己做芯片更多也是寻求性价比更高、或者竞争力更大的发展路线。

这样的情况之后可能会演变成前几年的互联网造车热，许多发布的芯片也可能被吐槽为“PPT芯片”。

虽然有些人认为，自己做芯片是死路一条，因为芯片的利用率很低，并不是计算力越高的芯片越好，这都要去针对特定场景做优化，寻找性价比最高的方案。但是自主研发芯片并不是去提高整体的计算力，而是对部分功能进行优化，就像人工智能的应用需要的是简单而大量地重复输入，十项全能”的CPU之类的通用芯片在人工智能领域却无用武之地了。

一些厂商即使已有通用芯片，也还需要一个前端的信号芯片，一是因为通用芯片价格较高，二则是集成的效果不好也不方便，前端芯片的出现就能很好的解决这样的问题，这是企业自研芯片才能实现的地方。

AI芯片那么好做吗？

实际上，芯片有很多种，生产方式与定义也都有所不同。就像云知声、出门问问的芯片一样，从设计到量产都只有3年多时间。跟平常的“一个芯片产业需要几十年技术沉淀”的印象有所不同。

拿AI芯片来说，它并不是独立的一块芯片，只要将AI的单元模块内置到芯片，并针对一些AI功能进行加速优化就行了。并不是需要专门做一块AI芯片，关键是释放更多计算资源跟其他模块去处理复杂场景。

关键是打破从芯片低端到终端应用之间的中间开发层(SDK)隔阂。这催生了两种AI芯片。一种就是类似于美图MT-AI图像处理芯片、出门问问“国芯”这一类前端处理芯片，用更小模块，更便宜、更低功耗的方案处理特定问题，一种即是在通用芯片上集成对一些具体功能加速的架构处理，比如百度这次发布的“昆仑芯片”。

今天的芯片跟过去理解的芯片不大一样，现在更多的是架构层面的优化，根据需求业务对IP进行组合优化。这也成了很多人吐槽“PPT芯片”的原因吧。

另外，科技企业扎堆做AI芯片，一方面说明AI确实很火，是下一个风口，一方面也是因为AI芯片的门槛比通用芯片门槛低。不过到底做出来的AI芯片能不能大批量卖出去，还需要时间的检验。

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