當(dāng)前，人工智能芯片架構(gòu)發(fā)展豐富多彩，云端雖然仍然以GPU為主，芯片市場仍然以英偉達(dá)為主，但是邊緣和端側(cè)智能芯片的發(fā)展競爭更加激烈，特別是在端側(cè)出現(xiàn)了面向不同場景的芯片架構(gòu)。
端部多元化應(yīng)用催生了大量的創(chuàng)新探索，傳統(tǒng)芯片企業(yè)和終端企業(yè)相對領(lǐng)先。
端側(cè)智能芯片焦點：汽車電子與嵌入式消費電子。
汽車電子和嵌入式消費電子是這一時期端側(cè)智能芯片創(chuàng)新的熱點。
到2020年，英偉達(dá)和英特爾在汽車智能芯片方面繼續(xù)處于領(lǐng)先地位。英偉達(dá)圍繞自動駕駛SoCOrin芯片，與理想汽車、奔馳等汽車廠商合作；吉利概念車將搭載英特爾EyeQ5芯片；恩智浦、瑞薩、東芝等成熟汽車電子供應(yīng)商，黑芝麻、地平線機器人等初創(chuàng)企業(yè)，以及特斯拉等汽車廠商積極開發(fā)自動駕駛汽車芯片，試圖與英偉達(dá)和英特爾競爭市場份額。
相比之下，終端嵌入式消費電子市場的軟硬件成本和供應(yīng)鏈準(zhǔn)入門檻較低，大量創(chuàng)業(yè)企業(yè)以不同的細(xì)分渠道參與市場競爭。
智能手機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速了芯片市場，仍然通等傳統(tǒng)移動芯片企業(yè)為中心，創(chuàng)業(yè)企業(yè)主要集中在視覺和語音處理領(lǐng)域，包括異構(gòu)智能NovuMind、Syntiant等。
軟件工具的轉(zhuǎn)變：從基礎(chǔ)計算到場景計算。
以智能計算芯片為中心的軟件工具開始由基礎(chǔ)計算向場景計算轉(zhuǎn)變。
早期，以英偉達(dá)為代表的芯片企業(yè)不斷構(gòu)建以CUDA編程模型為中心的高性能算子庫、通信算法、推理加速發(fā)動機等多層次的基礎(chǔ)軟件工具生態(tài)。
目前，隨著智能技術(shù)滲透到傳統(tǒng)行業(yè)，頭部智能芯片企業(yè)開始構(gòu)建面向差異化場景的硬件和軟件一體化平臺，實現(xiàn)基礎(chǔ)芯片、編程框架、行業(yè)算法庫、細(xì)分場景開發(fā)平臺等全堆棧的有效整合，培育多樣化行業(yè)場景的計算生態(tài)
舉例來說，到2020年，英偉達(dá)將以機器人和自動駕駛場景為中心，打造Jarvis對話系統(tǒng)、ISAAC機器人等軟硬一體的計算平臺，寶馬公司將利用英偉達(dá)ISSAC機器人平臺、JetsonAGXXavier芯片平臺和EGX邊緣計算機，開發(fā)包括導(dǎo)航、操五種機器人，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)感知環(huán)境、檢測對象、自動導(dǎo)航等功能，改善物流工作流程。
云、邊、端成為計算能力供給的主要形式。
多樣化的計算能力供應(yīng)模式開始顯現(xiàn)。目前，云、邊、端已經(jīng)成為計算能力供應(yīng)的主要形式。
云計算能力主要包括云智能服務(wù)、公共智能超計算中心和自建數(shù)據(jù)中心三種供應(yīng)模式:
亞馬遜、阿里巴巴云等云計算企業(yè)以云智能服務(wù)模式向中小企業(yè)和個人銷售AI計算能力資源和技術(shù)服務(wù)，是目前最主流的供應(yīng)模式
公共智能超計算中心逐漸興起，上海、深圳、重慶等地開始建設(shè)公共智能超計算中心。目前，這些中心主要由政府主導(dǎo)，支持當(dāng)?shù)仄髽I(yè)、科研機構(gòu)和大學(xué)的人工智能技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新，緩解當(dāng)?shù)仄髽I(yè)和機構(gòu)計算能力資源不足、成本高等問題，促進(jìn)區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；
Google、Facebook等龍頭企業(yè)通過建立自己的專有智能計算集群來提高自己的業(yè)務(wù)運一些企業(yè)根據(jù)自己的業(yè)務(wù)特點開發(fā)人工智能專用芯片，試圖大大降低計算能力成本。
同時，邊緣和端側(cè)的計算模式也成為熱點：
英特爾、英偉達(dá)等硬件芯片企業(yè)加快邊緣智能專用產(chǎn)品布局，為工業(yè)、交通等云協(xié)同場景提供解決方案
寒武紀(jì)、地平線、云知聲等企業(yè)專注于視覺、語音等智能任務(wù)的終端芯片的開發(fā)，在無人機、可穿戴設(shè)備、智能照相機等智能終端上顯示出規(guī)模化的應(yīng)用態(tài)勢。
