张楠赓出席财经中国峰会：专用计算成未来主流计算架构( 五 )_12月19日

　　从落地应用的角度看，芯片的本质是解决企业所需要的计算能力需求。 AI芯片与传统芯片有很大不同，主要体现在两点：

　　一是产品维度，传统芯片属于性能改善型产品，不增加新的功能，强调性价比。因此，传统芯片可替代性强，普遍缺乏用户粘性。与之相反， AI芯片是功能增强型产品。芯片迭代以功能叠加为主(如不同的指令集、通用计算功能等) ，具有较高的成长性，用户粘性较强。

　　二是服务维度，传统芯片厂商与上层应用隔离，不承担开发算法、应用以及解决方案的职责。 AI芯片厂商的突出特点在于上层应用的开发前置，需要对用户场景有深刻理解，经过算法设计、数据获取、算法训练和部署，以及上层应用开发，最终才能形成产品和服务。

　　我们拥有多年AISC芯片设计积累，在低电压、高密度计算、高能效运行等领域不断取得突破，这些都是AI与区块链面临的性能瓶颈。从2016年开始我们开始边缘AI芯片的研发。我们从一开始就没有选择传统芯片的做法，而是要在做好芯片的基础上，为客户提供整套的解决方案，让计算的载体不再是单一的某个产品，而是一种服务。