上一年云栖大会，“平头哥”横空出世;本年云栖大会，“平头哥”发布正式流片的芯片。据了解，这款名为含光800的芯片推理性能到达78563 IPS，在杭州城市大脑的业务测试中，1 颗含光 800 的算力等于 10 颗 GPU。

算力是AI的引擎，AI芯片不单代表着计算的规模和效率，也代表才智的程度。清华大学微电子所所长魏少军曾用“无工业不AI，无使用不AI，无芯片不AI”来描述芯片对的AI工业使用的重要性。

AI芯片更强算力开释安全防护价值

作为AI落地的重要范畴，安全防护工业的摄像机、交换机等安全防护产品均需求芯片，这也决议了整个安全防护体系的业务体现。

以杭州主要城区交通监控视频处理为例，该业务需求40颗传统GPU，且有300ms的延时;而含光800这种算力级别的芯片只需4颗就能完结相同的业务量，且延时降至150ms。很强的算力可以更大程度开释才智安全防护的价值，算力对安全防护产品使用效果的影响不可谓不大。

场景不同 要求不同：安全防护哪一范畴好掘金?

当然，安全防护范畴AI芯片的运用并不是“大力出奇迹”，还需求考虑更多重因素。比如，端侧和后台对AI芯片的要求不同，在当时城市智能安全防护体系状态下，端侧以减少传输压力为目的，是作为根本算力的存储，然后台需求专心于算力提高，且要求愈加通用化及其各类算法的同时调度才能。

而使用环境的不同也引出了还有一个问题：做通用芯片还是专用芯片?专用芯片牺牲了灵敏性，对特殊场景进行调优;通用芯片适配多种场景，能耗也相应上升。

那么，端侧和云端哪个有很大的机会?当时安全防护中，“云边组合”是开展的趋势。但从当时AI芯片市场远景和竞赛格局看，国内AI芯片企业在边缘端的机会更多，特别是视频处理相关芯片具有很大潜力。国内比较多AI企业确定的都是交通监控、人脸识别、公司考勤等单点单技能的运用，随着5G、IOT等使用鼓起，这类企业的市场空间将持续扩大。而国内企业在云端芯片范畴预期很难有所突破，不过仍在加速追赶，关于其远景可以持乐观态度。

安全防护AI芯片走向何方?

安全防护工业链长且高度碎片化，因此当时AI芯片在安全防护范畴仍不可完成大规模快速落地，这与工程化难度及其技能累积也相联系。

当时，安全防护AI芯片更多从技能角度动身，以满意特定性能要求，不能灵敏习惯多场景，未来需求专门为AI规划的灵敏、通用的芯片。别的，当时AI芯片工业主要以企业为主体，同环节的企业剧烈竞赛，产品上下游厂家的运作和管理却相对独立，未来职业开展则应以合作为主线，构成工业生态。

AI芯片这把“火”也从安全防护烧到了其他范畴。据市场调查公司Reportlinker预期，到2023年世界AI芯片市场规模到达到108亿美元，复合年均增长率达53.6%。到时，中国企业能否从剧烈的竞赛中崭露头角?

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