数据显示，现有的AI芯片设计订单已经锁定了在整个手机市场中约占三分之一的高阶智能型手机应用。但除了智能型手机之外，汽车对AI芯片来说也是一个越来越大的市场。
7月4日，李彦宏在Baidu Create2018百度AI开发者大会上，正式发布百度自研的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”，其中包含训练芯片昆仑818-300，推理芯片昆仑818-100。并称未来将运用在智能汽车、智能设备、语音图像等多种领域。
李彦宏称，“昆仑”是中国在大规模AI运算实践中催生出的芯片，基于百度8年的CPU、GPU及FPGA的AI加速器的研发下，是中国在大规模AI运算实践下催生出的芯片。
官方数据显示，“昆仑”芯片经历过20多次迭代，目前是业内设计算力最高的AI芯片，它能够在100瓦+功耗下通过260TOPS（大约每秒260万亿次定数计算）的性能，这套芯片的计算能力跟用FPGA做的芯片相比，计算能力有30倍左右的提升。
可高效地同时满足训练和推断的需求，除了常用深度学习算法等云端需求，还能适配诸如自然语言处理，大规模语音识别，自动驾驶，大规模推荐等具体终端场景的计算需求。
“昆仑”芯片在语音、NLP、图像等方面进行了高效优化，相比同等性能下的芯片在成本降低10倍左右，并且支持“Paddle”等多个深度学习框架，在编程灵活度上更加灵敏，支持训练和预测等特点。
从参数上来看，“昆仑”采用了三星 14nm 工艺，具备 260Tops 的性能、512 GB/s 内存带宽；功耗超过 100 瓦特，由几万个小核心构成。基于这样的参数，百度方面认为，“昆仑”拥有高性能、高性价比和易用三大特点：
1、高效：针对语音、NLP、图像等专门优化；
2、低成本：同等性能下成本降低10倍；
3、易用：支持 PaddlePaddle 等多个深度学习框架；编程灵活度高；灵活支持训练和预测。
百度自2011年起，就已开始大规模地对AI技术进行投入。
先后成立了AI深度学习研究院、人工智能实验室，上线知识图谱、智能医疗、度秘机器人，开放语音识别技术，在搜索、自动驾驶、多模态（视觉、语音、自然语言、数据、多元语义知识）深度语义理解等领域形成护城河。
2017年，陆奇出任百度总裁，百度AI投入进一步增大。
但随着今年5月陆奇的离开，一度让业界对百度AI方向有一些质疑。
有网友表示：只有一张示意图也敢拿出来吹牛逼，难道是PPT造车？
还有网友对“昆仑”的纯国产表示质疑：难道百度的昆仑芯片在工艺、专利、技术方面就不会受制于国外？纯国产？我看不太明白！
在“昆仑” AI 芯片还没真正面世之前，网友的质疑无可厚非，假如“昆仑”的表现如数据中的那样，将意味着在通过自研 AI 芯片来驱动云计算业务这一层面上，百度已经初步跟上了 Google TPU 的步伐。
中国著名计算机专家，首批中国工程院院士倪光南表示：“百度一贯重视 AI，这次做 AI 芯片，可以发挥他们在 AI 方面的积累的技术优势，而且做出的芯片可以首先在它自己的 AI 平台及其应用上得到应用，通过应用可以推动芯片的发展，形成一个良性循环。当然，如果这个芯片使用效果好，就可以被更多的用户所采用。大家知道，芯片的成功，需要有生态的支持，这方面百度有较好的条件。”
EDN姐妹站EE Times的硅谷采访中心主任Rick Merritt曾去到百度的硅谷人工智能实验室，对百度研究小组目前正研究的方向及进展进行了深入的采访及报道。
对“百度造芯”有兴趣请点击《成绩单出炉：巨头们的AI芯片研发得怎么样了？》
（综合整理自EE Times、雷锋网、经济观察网、品途商业评论、机器之心）
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