据外媒报道，多年来，科技行业的金融家对投资制造计算机芯片的初创企业没有兴趣。
要知道，全球超过80%的个人电脑都使用英特尔芯片。
即使在英特尔没有涉足的领域，比如智能手机、游戏设备等，也有高通、英伟达这样的巨头。
新兴企业如何与这些巨头竞争？值得注意的是，这种现象由于人工智能领域的出现而开始改变。
事实上，在人工智能领域，使用新的计算机芯片会更好。
仿佛突然之间，风险投资家忘记了初创企业道路上的所有障碍，开始投资初创企业。
1、初创企业已获得超过15亿美元投资，但仍面临竞争压力。
如今，至少有 45 家初创公司正在开发可应用于语音识别和自动驾驶汽车的芯片。
其中，至少有5家公司获得了1亿美元以上的融资。
美元融资。
研究公司 CB Insights 的数据显示，风险投资家去年向芯片初创公司投资了超过 15 亿美元，几乎是两年前的两倍。
这种投资的爆发类似于 20 世纪 80 年代个人计算机和硬件制造商的突然增长。
尽管它们都是小公司，可能并不总是能够持续运营，但它们可以推动快速的技术变革。
虽然初创企业不可能挑战英特尔这样的巨头，但这些公司设计的芯片可以为机器提供特殊的计算能力，并教会机器如何学习更多东西。
如今，初创企业正处于发展的十字路口。
如果他们找到了发展机会并赚取了利润，他们就能生存。
否则就会被大公司收购。
据了解，美国硅谷风险投资公司红杉投资了英国初创公司Graphcore，该公司近期成功融资1亿美元。
“机器学习和人工智能重新提出了如何构建计算机的问题，”红杉资本现投资者之一比尔·考夫兰 (Bill Coughran) 表示。
到了夏天，市场明显正在改变方向。
谷歌、微软和其他互联网巨头正在开发可以立即识别照片中的面孔的应用程序，并使用神经网络算法识别智能手机中的语音命令，这些命令可以使用大量数据进行模拟。
快来学习使命吧。
NVIDIA 以制造图形处理单元 (GPU) 而闻名。
GPU开发的目的是帮助游戏或其他软件绘制复杂的图像，但实际上它也可以应用于神经网络，并且效果非常好。
今年夏天之前，英伟达已向运营计算机数据中心的大公司出售了价值 1.43 亿美元的芯片，是去年销售额的两倍。
据科技新闻网站 Recode 报道，英特尔正在奋起直追，斥资 4 亿美元收购了 Nervana，这是一家从头开始开发 AI 芯片、已经拥有 50 名员工的硅谷初创公司。
然而，硅谷第二家初创公司 Cerebras 挖走了 Nervana 的五名设计 AI 芯片的工程师。
据《福布斯》报道，Cerebras 今年年初筹集了超过 1 亿美元的资金。
除了Graphcore之外，人工智能芯片初创公司还包括硅谷公司WaveComg，以及有国家支持的北京地平线机器人公司和寒武纪公司。
AI芯片初创公司Mythic首席执行官Mike Henry表示，今年年初不可能筹集到资金。
但随着大型科技公司大举收购半导体初创公司，这种情况发生了变化。
中国企业对开发新型人工智能芯片表现出特别的兴趣。
北京第三家芯片初创公司深鉴科技已筹集1万美元资金，正在研发和制造具有自己特色的芯片。
因为这是一个新兴市场，许多公司对新的计算机处理能力有着强烈的渴望，所以很多人会认为这是初创公司挑战巨头的最佳机会之一。
2、行业变革，AI芯片蓬勃发展。
在接下来的发展趋势中，大数据领域将会发生巨大的变化。
Graphcore和Cerebras等公司尚未公布其研发计划，但他们的研发目标是开发一种可以与人类对话并具有自动生成视频和虚拟现实能力的机器人。
微软和谷歌等公司也开发了自己的人工智能芯片。
这些公司经常花几个小时甚至几天的时间大量测试芯片算法，然后通过这种极端的重复实验来“训练”神经网络。
这些公司的研究人员经常坐在电脑前，盯着不断增长的从数据中学习的算法图表。
他们还希望简化流程，将这些重复的训练过程简化到几分钟之内。
在加入人工智能实验室 OpenAI 之前，Scott Gray 是 Nervana 的工程师。
他表示，英伟达的 GPU 可以高效地执行训练神经网络所需的所有微小计算，但在芯片之间传输数据的可能性仍然很低。
因此，除了为神经网络构建专用芯片外，初创公司还在重新考虑其他密切相关硬件的开发。
例如，Graphcore 正在构建具有更大内存的芯片，因此它们不需要一遍又一遍地发送大量数据。
其他研究人员也在寻找一种方法来扩展芯片之间的传输通道，以更快地交换数据。
红杉资本的 Coughran 表示，这不仅仅是构建芯片的问题，而是弄清楚如何在芯片之间建立连接以及如何与其他系统进行通信。
但这只是改变的一部分。
一旦神经网络完成任务，该功能就可以应用于其他设备。
丰田的自动驾驶原型车正在使用神经网络技术，并在驾驶时应用它来识别行人、标志或其他物体。
许多芯片制造商（包括Mythic、DeePhi和Horizo??n Robotics等初创公司）也在处理这个问题，即如何将AI芯片应用到手机、汽车等各种设备上。
虽然目前尚不清楚这些新芯片的工作效果如何，但我们确实知道设计和构建一颗芯片需要 24 个月的时间，这也意味着第一批搭载 AI 芯片的硬件设备将于今年发布。
在人工智能新兴领域，芯片初创企业也将与英伟达、英特尔等行业巨头正面竞争。
但谁最终会成为AI芯片制造行业的领导者，初创企业还是老牌巨头？让我们拭目以待。