如果所有的数据处理都放在云端，首先会给通信的带宽以及实时传输带来压力，其次涉及到信息安全以及隐私问题，所以高性能和低功耗的终端智能被提上日程：把更多的数据处理放在靠近数据源的设备端，将一些AI计算量的压力从云端转移到边缘端。
也就是我们一直在说的边缘计算：
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
这也是为什么会涌现出越来越多AI专用芯片厂商的一大因素。
另外，“云端的服务器芯片不是谁都能做的，一些服务器是要一个核电站来供电的，自然我们普通人就只能集中做AI终端‘接口’芯片。”国家“****”特聘专家、中国科学技术大学微电子学院副院长林福江表示。
在这样的态势下，适用于终端侧设备的AI芯片也应运而生。那么，在传统芯片市场一直被国外巨头垄断的当下，AI芯片会继续重蹈覆辙吗？
这次风口上的AI芯片，是国外巨头的游戏吗？
在镁客网《做芯片的不如做项链的？国内高端IC芯片破局已刻不容缓｜专访中科大副院长、浙大教授》一文中提到：
虽然我国已消化了近1／3市场需求而成为全球最大的芯片消费国，但繁荣背后却有一个残酷的事实：我国国产芯片的自给率不到30％，产值不足全球的7％，市场份额更是不到10％，也就是说中国“芯”90％以上依赖进口。
截至2016年底，中国芯片的进口金额达到1．3万亿人民币左右，而同期的原油进口不到0．7万亿。中国在芯片进口上的花费已经接近原油的两倍。
同时，像海康威视、大华股份、宇视科技等安防巨头都和英伟达、英特尔等芯片商保持紧密联系。
种种案例表示，在半导体这块，国内一直落后于国外。所以AI芯片也是一次赶超的机会，这也是为什么一些初创公司会得到国资背景资本的支持，比如寒武纪的投资者就包括国投创业和国科创投。
同时，去年12月，在工业和信息化部关于印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018－2020年）》的通知中，提到要在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。
AI芯片作为最基础的一环，提前做好“攻城略池”的准备，也是为后续发展做好铺垫。有资料显示，我国也已经制定了发展半导体产业的目标，2016年，芯片国产率只有26．2％，到2025年，国产率将增加到七成。这意味着国内的半导体制造能力也要同步增加。
而且相较之下，AI芯片研发上，目前国外的半导体巨头动作并不大，主要还是以收购和合作为主，以英特尔为例，他们陆陆续续收购了Altera、Nervana、Movidius、Mobileye等多家公司，拿下了FPGA等多种芯片处理器技术。
在国家“****”特聘专家、IEEE Fellow、南京大学教授王中风看来，“芯片一般来说是巨头的游戏，但许多国际型大公司，例如美国的博通公司以及日本和韩国的一些大公司在AI方面的研发投入并不大， 主因是机器学习或人工智能算法并不是这些公司的传统强项，当然也有些注重利润率的公司不想进入还不太成熟的AI市场。初创的AI芯片公司如果专注一些特定应用场景是有可能在激烈的市场竞争中占有一席之地的。”
林福江教授认为国内初创公司做AI芯片是能够突围的，“‘接口’芯片（用于终端的芯片）的特殊应用，硬件也不太大，而且以算法为主，小公司是有很大机会的。”
