首先，AI時代的專芯專用需求。
顧名思義，NPU——神經網絡處理器就是專門處理深度神經網絡算法的芯片，而深度神經網絡算法，核心是模仿生物神經網絡結構特點，并且最基本特征就是模仿大腦神經元之間傳遞模式，并對輸入的信息進行快速處理。
然而傳統通用處理器基于馮諾依曼結構，其存儲和運算處理相互分離，如果處理深度神經網絡，需要大量讀寫運行操作，會受到帶寬限制，效率較低。
因此以含光800為代表的神經網絡芯片，根據神經網絡推理運算特征，會設計特定的硬件神經元、高速連接的存儲結構以及專用指令集，對內存和計算單元實現高效組織管理，實現單條指令完成多個操作，提高計算效率和內存訪問效率。
簡而言之，專芯專用，效率更高、成本更低，相應效益也會更好。
而且另一方面，因為需求明確，應用場景有針對性，相比打造CPU和GPU，打造AI芯片的門檻要低很多。
于是整個行業都在來到一個“iPhone時刻”——軟件重新定義硬件，場景需求重新定義芯片。
然后過程中最好還能與應用的業務場景結合，不斷驗證、反饋，迭代，最后在達到目標效果后流片、完成物理實現。
所以當今之勢，不僅AI造芯初創公司形成小高潮，而且互聯網巨頭也紛紛跨界變硬，啟動自主AI芯片打造。
但想不想造、有沒有能力造，最后造的結果如何……完全是好幾個層次，完全是綜合實力的比拼。
這也就是為什么，阿里的業務場景優勢，會給平頭哥首款AI芯片帶來加速，也是阿里手握新時代芯片競爭“天命”的原因。
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