3、怎样的AI芯片企业会有机会？
AI芯片的诞生，源于一种全新的计算需求，传统的计算架构很难满足AI计算的要求，所以新的芯片成为业界追逐的热点，这和多年前的显卡市场非常像。
曾经的PC并没有3D处理能力，CPU几乎包揽了所有的功能，但是由于人们对于3D处理需求的逐渐增加，带有3D加速功能的图形处理器越来越成为人们关注的重点。
于是一大批图形处理器企业如雨后春笋搬冒了出来。
然而最后，只有Nvidia（也是目前的AI芯片巨头）作为独立的3D图形处理器供应商活了下来。ATI被AMD收购，仍然耕耘3D图形市场，和Nvidia正面作战，但常年的亏损也一直困扰着这个千年老二。Intel早早退场，放弃了独立显卡产品线，但由于其控制了中央处理器，其显示核心一直以集成的方式变相的和Nvidia以及AMD曲线作战。
Nvidia之所以获得成功，有以下几方面原因。
首先在性能上，始终保持在第一梯队，在最开始几代失败的产品后，Nvidia一直是最先进图形技术的代名词。当然，光有性能是不够的，当时世面上还有很多性能差不多的产品。Nvidia在当时做了一件现在看来很平常的事情，就是推出了专属驱动程序——雷管，并定期的更新，使其不断的兼容最新的游戏。这在当时显卡标准混乱，游戏兼容一塌糊涂的情况下，一举奠定了其领先位置。
于此同时，Nvidia拥抱了当时最大软件平台微软推出的3D 图形API接口——Driect 3D，在此之前，每家显卡都有自己的3D API接口，标准极度不统一，也让开发者非常头痛，Driect 3D出现结束了这个局面，所以谁对DirectX支持好，谁就更受市场欢迎。Nvidia和ATI一直和微软合力推动DriectX 和显卡的换代升级，也因此坐稳了了PC显卡的领先位置。
芯片是一个赢者通吃的市场，由于高昂的研发费用，只有市场第一才能形成规模优势从而转化成成本优势，最后将其他玩家赶净杀绝，无论是传统的GPU行业还是CPU行业，都存在相同的情况。
然后我们再过来看AI芯片市场，AI云端市场，其实更接近于显卡市场的末期，主导的软硬件生态已经形成，巨头控制整个软硬件和服务市场。如果AI技术在理论层面没有新的突破，依然是以深度学习为基础进行迭代升级的话，这个局面并不容易打破。
在终端市场，更接近于显卡市场发展的初期，没有统一的API接口，没有统一的基准测试，没有成熟的应用场景。所以终端市场对于AI芯片创业公司来说，还是值得一搏的，但这也是一场硬仗，你必须在核心性能上拥有优势，或是处理速度，或是功耗控制，总得有拿的出手的杀手锏。第二，必须赌对标准，站到胜利者一边，并借此快速占领市场。谁都想成为标准的制定者，但很多时候，你必须拥护其他人的标准，甚至是竞争对手的标准，才能赢得市场。
4、老三必死
芯片产业是一个资金密集型的产业，无论是研发，还是后期的生产，都要求极高的资金投入。如果产品没有办法规模化，将无法消化前期的高额开销，将企业拖入亏损的泥潭。
拿PC行业CPU和显卡领域的千年老二AMD为例，虽然常年坐二望一，偶尔爆发短期超越，但其财报可谓惨不忍睹，亏多盈少，经常以亏损减少为荣，基本不提盈利。但也因为芯片行业能保持市场第二，已经属于不易，所以AMD即使常年亏损，其战略地位仍然极具价值，仍然是芯片行业重要玩家。至于老三，好像是不存在的（就是台湾的威盛，已经毫无市场存在感）。
移动芯片领域也存在类似的情况，高通和联发科几乎垄断了整个市场，除了苹果、华为、三星、依托自己的终端优势，撑起了自己的芯片业务，其他纯粹的芯片玩家已经基本被清场，又是一个和图形处理器市场发展非常相似的过程，从百家争鸣到寡头垄断。
而在AI芯片领域，这种情况也将继续。头部玩家将吃下几乎所有市场，而第三名以外的玩家，即使能活下来，也只有喝汤的份了。
5、天下属于王者，但最精彩故事永远是在乱世。
秦始皇统一中原，奠定了中国大一统帝国的统治基础，但让人神往的却是之前的诸子百家。在那个思想激昂的年代，各种思潮不断涌现，为后人提供了无限的精神财富。
在微软统治PC操作系统之前，还有很多伟大的操作系统，比如OS／2、VMS，BeOS、Netware等。虽然这些系统在商业上失败了，却给整个行业留下了宝贵的财富，系统不只有一种实现方法，还有更多的可能。
AI芯片创业者们，正在用他们认为可行的方式，探索着行业的各种可能，虽然我们知道在最后，绝大多数的尝试都将失败，但这些失败将成为推动整个产业发展的动力，将技术快速转化成真正的应用，推动社会的发展。
若干年以后，当人们回顾AI行业的发展，可能会发现，最精彩的故事就发生在这个群雄并起的时代。
