长期以来，中国在CPU、GPU等传统芯片领域的自主研发能力较弱，绝大部分高端芯片依赖国外进口。国家集成电路产业投资基金股份有限公司总经理丁文武曾表示，2018年中国进口芯片总额已经超过了3000亿美金，达到3125亿美金，2017年是2700多亿美金。并且，在进口芯片当中份额最高的是高端核心芯片，比如CPU、MCU和存储芯片。

    基于这种困境,2018年中美贸易战中，美国“停供”中兴通讯，导致中兴通讯停摆事件，把中国半导体行业“缺芯”的现实推向了高潮。今年，美国再次故技重施，欲通过“停供”华为及海康威视，阻止国内高新技术发展。

　　从数据上来看，一方面体现出我国芯片需求量极大，令一方面则反映出我国极大依赖进口芯片。我国作为全球最大的芯片消费国，由于中国芯片起步较晚，制造水平与国际巨头还有很大差距，只能长期依赖进口，这对我国芯片未来的发展极其不利。

　　目前，国内的一些生产工艺水平与国外水平相比差距悬殊，制约因素可以从设计、生产、封装和测试各个环节进行思考。我国芯片发展的制约因素不只是设备和装备的问题，还要从芯片设计方面进行考虑，在芯片的研发过程中，随着芯片复杂性的提升，对设计技术的要求也在提高，不仅需要先进的设计方法与电子自动化工具，对于复杂芯片还需要一些计算平台资源，难度系数在不断加强。

　　“中兴事件\华为事件”给我们带来新思考的同时，也带来了机遇。现在有更多人开始关注芯片，这对想要入局的创业者来说是个机遇。同时，人工智能的发展给芯片产业带来了巨大机会，以前创业公司做芯片极其少，而现在越来越多，这就是人工智能带来的热潮。在人工智能热潮里加上中国本来的技术储备、人才投入、以及续存量的增加基础，这些都是芯片产业升级的明显征兆。

　　近年来，国家对人工智能和人工智能芯片产业给予了战略层面的关注，从2014年发布《国家集成电路产业发展推进纲要》将IC产业视为国家战略性、基础性、先导性行业发展，包括《中国制造2025》、《“互联网+”指导意见》、《“十三五”规划》等多份国家级战略文件中都特别提出了人工智能芯片、类脑计算的发展方向。其中，《中国制造2025》提出2020年中国芯片自给率要达到20%，2025年要达到50%；2017年7月发布的《新一代人工智能发展规划》更要求人工智能核心产业到2030年达到一万亿，带动相关产业规模超过10万亿。政策对IC产业提出高要求的同时也表明了国家的重视度，AI芯片产业有望引领中国“芯”大步向前。

　　从企业自身上来讲，科研技术投入、资金投入、人才培养三者相结合，是发展AI芯片的必要条件，势必铸就AI芯片走上新台阶。如今，企业不断提高自身的科技力量，在发展中谋突破、求创新，为产品注入更先进的技术，让产品变得越来越智能，使其更具时代性、市场性、以及实用性，这对人们、社会、乃至国家都起到了极其重要的作用。同时，这也是全民共同的意愿。

　　国家对人工智能的重视度，确实加速了AI芯片的快速发展。但是目前，中国AI芯片研究人员需要解决如怎么样才能将其芯片设计商业化、如何扩大生产规模、以及如何在被人工智能所改变的计算领域中寻得正轨等诸多问题。

　　人工智能的兴起，正在引发各行各业的变革。旧型芯片不能完全满足机器学习的需求，而是与国内创业公司站在同一个起跑线上，为机器学习研发专门的新型芯片。

　　随着新兴产业、技术和产品不断涌现，大数据、云计算、5G通信、人工智能等技术也为芯片提供了巨大的市场。前瞻产业研究院曾公布这样一组预测数据，2021年全球人工智能芯片市场规模将达到111亿美元，与2016年的36亿美元相比，年复合增长率达25%。

　　从目前来看，AI芯片已经成为企业和资本布局新焦点。在政策利好的大背景下，越来越多的企业和资本竞相布局AI芯片。华为、寒武纪等众多企业纷纷推出新款AI芯片，并在手机、机器人等领域布局；此外，AI芯片的资本市场也很活跃，寒武纪、地平线等企业都获得了资本市场的垂青，完成了多轮融资。截止2018年第三季度，中国AI芯片的投融资额达30.2亿元，AI芯片逐渐成为中国人工智能投融资的热点领域。以寒武纪来说，寒武纪侧重于通用芯片，既做训练又做应用，布局是在智能终端上。

　　另外，作为国内芯片领域的代表，华为开始发力AI，2018年华为首发AI战略，并且发布两款均基于“达芬奇”架构的AI芯片，昇腾910（一款服务器芯片，昇腾910每秒浮点运算次数（FLOPS）达到256T，实现单芯片计算密度最大，比英伟达V100还快一倍。）、昇腾310（一款极致高效计算低功耗Soc），并且Soc目前已经商用。

　　经过多年的高速发展，中国已经初步具备了一定规模的微电子人才储备和巨大的市场，芯片技术和产业已经发展成为体系化网络，正符合发展人工智能芯片的两项基本条件，实现弯道超车还是有可能的。