AI 芯片产业链较为复杂

广义的AI芯片指专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，即面向人工智能领域的芯片均被称为AI芯片。狭义的AI芯片即针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。狭义的AI芯片与传统芯片（如CPU）相比，性能优势主要体现在专用性的侧重上。

AI芯片主要分为三种类型：通用型（GPU）、半定制型（FPGA）、定制型（ASIC）。三类芯片代表分别有英伟达（NVIDIA）的GPU、赛灵思的FPGA和Google的TPU。GPU的计算能力最强，但是成本高、功耗高；FPGA可编程，最灵活，但是计算能力不强；ASIC体积小、功耗低，适合量产，但是研发时间长，且不可编辑，前期投入成本高，带来一定的技术风险。

GPU：国内GPU厂商已有部分产品落地，国产GPU迎来黄金发展期。相比英伟达和AMD，国内GPsU厂商的营收规模较小。但是国产GPU正受益于信创的机遇，在数据中心、智能汽车、游戏等应用领域的国产GPU需求量也极大提升，国产GPU正在迎来黄金发展期。目前景嘉微已成功研发JM7200和JM9系列GPU芯片，应用于台式机、笔记本、服务器、自助终端等设备。海光信息的DCU也属于GPGPU的一种，其DCU协处理器全面兼容“类CUDA”环境，主要部署在服务器集群或数据中心。