随[db:标签]��全[db:标签]��5G网络的建设以及LPWA低功耗WAN通信技术应用程序（如NB-IoT和LoRa）的出现，有可能支持数百亿个网络的连接。大型物联网设备。物联网应用已广泛应用于城市，工业，教育，医疗，汽车联网和智能家居等垂直领域。随着人工智能技术的发展，信息技术进入了智能化的新时代。

在这个新时代，云技术是推动物联网普及的核心因素。各种智能终端使用物联网云平台来实现互操作性。值得一提的是，万物互联收集大量数据，数据在数据中心由云处理，以驱动整个半导体的发展，从云到网络，再到边缘。创新，从而带给半导体制造商。很好的机会。根据ABI Research的最新调查报告，估计2024年全球云AI芯片市场将达到100亿美元。

此外，对智能终端设备中部署的AI芯片的需求已达到也急剧增加。智能终端包括手机，监控摄像头，智能汽车，智能家居，各种物联网设备以及执行边缘计算的智能设备。智能终端设备的规模巨大，推动了边缘AI芯片的快速增长。从2019年到2024年，复合年增长率为31％。

连接到互联网的数千亿智能设备，对物联网芯片和用于数据收集的高性能AI芯片的需求激增。物联网高级顾问杨建勇指出，巨大的物联网设备需要芯片。可以为半导体行业带来数百亿美元的市场机会，但是在这个产业链中，聚集了英特尔，英伟达，高通等芯片制造商，也吸引了谷歌，华为和阿里等技术巨头加入，谷歌深度学习芯片TPU，阿里芯片的主要负责人是平头兄弟。

与此同时，围绕芯片的创新公司也在经历爆炸性增长。在国内，有寒武纪和地平线等有代表性的芯片创新公司，其中一家适用于各种物联网设备。 AI芯片之战愈演愈烈。尽管全球有许多顶级厂商加入，但当前的高性能芯片竞争仍由半导体制造商主导，英特尔和NVIDIA仍主导着新兴的计算机芯片市场。

ABI报告指出，到目前为止，云AI市场一直由NVIDIA的GPU和英特尔的CPU主导。当然，他们也面临来自寒武纪技术和高通公司等公司的挑战。

已经有50年半导体历史的英特尔，继续专注于IoT芯片，边缘计算和计算机视觉这三个关键领域，包括Movidius AI芯片，FPGA开发套件等等，而且还不止于此。十亿个智能设备。一个强大的计算引擎，可在视频，零售，工业，教育，医疗保健和运输等多个领域实现智能转换。

不幸的是，在担任英特尔首席执行官之后，司瑞波遇到了以数据为中心的业务发展瓶颈，以数据为中心的业务呈下降趋势，紧随其后。 25美分硬币。它下降了5％，第二季度同比下降了7％。尽管Autoye Mobileye，物联网和云计算部门稳定增长，但仍难以推动以数据为中心的整体收入增长，这导致英特尔的整体收入和利润下降了两倍。

NVIDIA GPU深度学习推动了人工智能时代，基于深度学习的AI技术已广泛应用于各个行业。得益于人工智能，以图形卡闻名的NVIDIA已迅速成为炙手可热的人工智能公司。几乎所有云服务和Internet供应商都使用NVIDIA GPU。同时，主要的云服务也采用了NVIDIA GPU加速器，从而使Invitro成为在人工智能之路上的全球最大GPU公司。

NVIDIA在全球AI芯片公司中排名第一。作为AI芯片，为了增强竞争力，以69亿美元的价格收购以色列芯片制造商Mellanox将使NVIDIA Accelerated Computing Platform和Mellanox Accelerated Network Platform能够共同创建新一代的数据中心级计算解决方案，并将得到加强在数据中心。芯片业务竞争力。

最后，该芯片将定义物联网和人工智能产业链生态系统，但物联网设备的碎片化，例如自动驾驶等智能设备，智能家居和机器人，例如寒武纪引入的深度学习。专用处理器“寒武纪1A”，与Caffe，Tensorflow，MXnet等主流AI开发平台兼容，可广泛用于计算机视觉，语音识别，自然语言处理，智能物联网等。关于智能驾驶和智能在物联网的两个轨道上总体而言，市场需要用于各种智能设备的物联网和AI芯片，创新型公司正以此为契机，从而产生了无穷无尽的各种AI芯片