华为正式发布了两款AI芯片，声称其最强的Ascend半精度算力达到TFLOPs，高于目前市场广泛认可的NVIDIA的V。
倍增，看来华为决心要在AI芯片市场有所作为。
不过，要打开当前的AI芯片市场仍需经历重重困难，前进的道路并不平坦。
AI芯片不仅仅是性能的竞争。
AI芯片是一个新兴领域。
它们与目前市场容量巨大的服务器芯片市场有很大不同。
目前服务器芯片市场主要由英特尔占据，占据服务器芯片市场9%以上的份额。
而NVIDIA则成功抓住了AI芯片市场的特点，发展成为该领域的王者。
NVIDIA以制造显卡起家，但它很早就意识到自己的GPU可以做更多的事情。
GPU拥有强大的并行计算、低精度计算等能力，因此几年前就开始搭建自己的CUDA平台。
随着AI逐渐成为趋势，NVIDIA打造的CUDA平台出乎意料地迅速获得了AI行业的认可。
目前，世界上大多数神经训练网络都使用其CUDA平台。
NVIDIA创建的CUDA平台因其多功能性而在AI行业得到认可。
AI计算中有很多算法和任务，比如语音识别、图像识别、自动驾驶等，各有不同。
CUDA平台的建立很好地适应了AI的各种需求。
用户开发出自己的算法后，可以根据不同的需求构建自己的AI计算系统。
在AI行业获得认可后，NVIDIA也在加强自身生态的建立，希望依托这个生态打造自己的护城河。
不要低估生态。
英特尔之所以能够长期统治服务器芯片市场，是因为它在服务器芯片市场建立了自己的生态，这使得ARM阵营很难进入服务器芯片市场。
AMD在显卡市场上与NVIDIA齐名，其GPU也拥有强大的并行计算能力和低精度计算能力，但在AI行业却始终难以与NVIDIA竞争。
华为AI芯片的未来并非一帆风顺。
华为目前推出的Ascend系列AI芯片强调，在性能方面已大幅超越NVIDIA。
这是值得庆祝的事情，但这只是第一步。
它必须在AI行业中处于领先地位。
与NVIDIA竞争也需要付出很大的努力才能获得业界的认可。
华为首先需要建立AI芯片的计算平台，以便用户可以更轻松地基于其AI芯片构建AI计算系统。
这与它在手机芯片市场面临的问题类似。
华为的麒麟芯片在性能上已经达到了一流水平，但在集成度上与高通、联发科还有差距，尚未形成自己的一套解决方案。
这就导致它需要成立一个终端研发部门，专门为其使用麒麟芯片。
芯片手机服务；相比之下，高通有QRD解决方案，联发科有交钥匙解决方案。
手机公司拿到他们的解决方案后，只要装上外壳就可以开发自己的手机。
华为自家手机出货量中，这两家手机芯片公司采用的解决方案有近一半基本都是由ODM公司完成的。
华为的AI芯片刚刚推出，也将花大力气形成自己的生态系统。
目前，由于英伟达已经构建了自己完整的生态系统，全球数十万开发者正在为其开发相应的AI应用，华为显然面临着从头开始的困境。
有很多困难。
这与华为一直声称正在开发移动操作系统，但由于缺乏自己的生态系统而一直犹豫是否推出自己的移动操作系统是同一个问题。
对于客户来说，华为与客户形成了同业竞争。
华为希望在AI云计算领域占据一席之地，并建立了自己的云计算业务。
2017年的统计数据显示，华为云跻身国内云计算企业前十名，众多竞争对手包括阿里巴巴、腾讯、百度等，在行业竞争的影响下，这些竞争对手在采用华为云之前自然要慎重权衡。
AI芯片，而这些竞争对手也投资开发自己的AI芯片。
那么，华为的AI芯片最终会不会像手机芯片一样呢？您是否可以依靠自己的云计算业务来支撑发展却很难获得行业认可？当然，华为还有其他业务可以支持AI芯片的发展。
除了自己的云计算业务外，它还是全球知名的服务器供应商。
去年，它跻身全球四大服务器供应商之列。
这是真实的。
这将有助于其推广自己的AI芯片，但最终的结果将取决于市场的发展，但显然前进的道路并不平坦。