移动互联网时代，由于手机对图形处理的高标准需求，GPU(图形处理器)越来越重要，英伟达(NVIDIA)成为天之骄子，过去3年股价上涨10倍。

那么在不远的将来，集成电路江湖又将往哪个方向发展?在9月1日上午举办的第十四届软博会专场活动“人工智能芯片的未来”高峰论坛上，专家们异口同声：继CPU、GPU之后，“人工智能处理模块”必将成为手机、服务器等芯片无法缺少的内容，市场前景不可限量。

ARM(中国)技术市场经理高锦炜说，人工智能技术应用席卷各大行业，手机、汽车、监控、无人机、家具、物联网、虚拟现实、机器人等新兴产业的发展都离不开人工智能应用。而这一浪潮兴起有一大前提，就是人工智能芯片的快速发展。

“人工智能很早就出现，但直到近年才获得较大规模的应用，根本原因是芯片计算力的提升。”北京航空航天大学集成电路中心主任李洪革说，随着集成电路纳米级先进制程不断演进，芯片的计算能力大幅提升，才为人工智能应用提供了现实基础。

8月31日刚刚发布的“麒麟980”人工智能芯片，成为专家们的最佳例证。“麒麟980”之所以具有超强的人工智能处理能力，原因在于它是全球首款采用台积电7纳米制程工艺的手机芯片。由于先进制程带来的能耗下降、单位面积晶体管提升，“麒麟980”不仅搭载了最先进的CPU、GPU架构，还首次集成了双核NPU，通过运用更高精度的深度网络，可更实时地支持人脸识别、物体识别、物体检测等人工智能应用场景。

什么是“NPU”?记者了解到，NPU是“张量处理器”(Tensor Processing Unit)，最早是谷歌公司专为人工智能应用而研发的芯片，比GPU效能更高。华为“麒麟980”搭载的NPU据称是国内人工智能“独角兽”寒武纪公司研发。

李洪革介绍，TPU平均比CPU/GPU快15倍到30倍，能耗比更高达30到80倍;单组TPU的浮点计算力达180万亿次每秒，而目前，容纳16个英伟达最新GPU的盒子仅能提供2万亿次每秒的计算能力。不过，如果与自然界的生物相比，“AI芯片的水平还不如蜜蜂的脑子”，仍有巨大的进步空间。

他预测，人工智能芯片未来发展将有三大趋势或方向：云端深度学习神经网络处理器，以谷歌、脸书、百度和阿里巴巴等网络巨头为领导者，突出高算力特性，并具有云端应用的垄断优势;终端深度学习神经网络处理器，以著名高校如哈佛、麻省理工学院、清华大学等为标杆，突出低功耗、高能效比，在未来的物联网终端、自动驾驶等领域具有广阔的应用前景;神经拟态处理器，以IBM等公司为代表，或许将成为下一代AI处理器的另一面旗帜。