此次的“中兴禁令”风波透露了一个强烈信号，那就是中国需要大规模商用、甚至能取代外国芯片的“中国芯”是当务之急。业内人士则指出，中国最有机会赶超的就是AI芯片。
而在目前已经走向前台的AI企业中，或许大家对于寒武纪的名字并不陌生。这家公司有中科院背景，面向深度学习等人工智能关键技术进行专用芯片的研发，可用于云服务器和智能终端上的图像识别、语音识别、人脸识别等应用。
根据网络上已公开的资料显示：
2008年，寒武纪的创始团队起初主要是对处理器的架构和人工智能展开交叉研究。
2011年，寒武纪与南京大学的LAMDA研究组合作，将人工智能用于对处理器的架构进行优化。
2014年，寒武纪与Inria合作并提出首个深度学习处理器的架构DianNao。
2015年，寒武纪研发首款深度学习专用处理器芯片。
直至2016年，寒武纪正式成立，并于该年推出世界首款终端AI处理器，以及世界首款商用深度学习专用处理器“寒武纪1A处理器”(Cambricon-1A)，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，主流智能算法能耗比全面超越传统CPU、GPU。据了解，华为研发的麒麟970处理器就集成了寒武纪1A处理器。
2017年，寒武纪成为人工智能芯片领域里的独角兽，估值超过百亿元，并于当年完成A轮 1 亿美元融资。
此后，寒武纪又陆续推出了多款新品，比如面向视觉领域的深度学习处理器“寒武纪1H8”，功耗更低，体积更小，比如寒武纪1A的升级版“寒武纪1H16”，能效比数倍提升，通用性更广泛，比如面向智能驾驶领域的“寒武纪1M”，性能十倍于寒武纪1A，同时软件开发环境也越来越成熟。
现在，寒武纪又带来其首款AI云端芯片和第三代终端处理器！
今天下午，寒武纪在上海举办2018产品发布会，正式发布了新一代终端 IP 产品，采用7nm工艺的终端芯片Cambricon 1M、首款云端智能芯片MLU100以及搭载了MLU100的云端智能处理计算卡。
发布会上，寒武纪在带来了第三代机器学习终端处理器1M，其性能比此前发布的寒武纪1A高10倍。配置方面，寒武纪1M使用台积电7nm工艺生产，其8位运算效能比达5 Tops/watt（每瓦 5万亿次运算）。寒武纪提供了2Tops、4Tops、8Tops三种尺寸的处理器内核，以满足不同场景下不同量级智能处理的需求，寒武纪称，用户还可以通过多核互联进一步提高处理效能。
寒武纪1M处理器除了与上两代芯片一样支持CNN、RNN、SOM 等多种深度学习模型，还增加了SVM、k-NN、k-Means、决策树等经典机器学习算法的加速。
寒武纪创始人陈天石表示，寒武纪1M是全球第一款支持本地机器学习训练的智能处理器产品，可为视觉、语音、自然语言处理等任务提供高效计算平台，同时可以应用于智能手机、智能音箱、摄像头、自动驾驶等不同领域。
除了在终端芯片上布局，寒武纪还发布了Cambricon MLU 100云端AI芯片，以及云端智能处理计算卡（PCIe接口）。
据悉，MLU100采用寒武纪最新的MLUv01架构和台积电16nm工艺，可工作在平衡模式（主频 1Ghz）和高性能模式（主频1.3GHz）两种不同模式下，等效理论峰值速度则分别可以达到128万亿次定点运算和166.4万亿次定点运算，而其功耗为80w和110w。
寒武纪表示，MLU100云端芯片同样具备高通用性，可支持各类深度学习和常用机器学习算法。陈天石宣称，MLU100的功耗仅为是英伟达同类产品的几分之一，将树立新的行业标杆。
这是公司继2016年发布首款终端AI处理器芯片布局移动端后，又开启了云端战略。寒武纪提出了“端云协作”的理念，也就是说，MLU100云端芯片可以和寒武纪1A/1H/1M系列终端处理器进行适配，协同完成复杂的智能处理任务。换言之，寒武纪的人工智能芯片将构建“从端--云”一体的智能世界。
业内人士分析：在过去，寒武纪行事的风格偏向低调，而今选在这个时候主动向业界释放“新品发布”的消息，也很有可能是为了提振我国人民对本土厂商自主研发人工智能和芯片的信心。也就是说，在“中兴事件”的影响下，大家无疑会对本土企业自主研发的人工智能、芯片等技术给予更加高的关注度。
寒武纪的创始人陈天石之前披露了寒武纪科技在未来的目标：寒武纪力争在2020年在中国高性能的智能芯片市场中占据30%的份额，且有10亿台的设备采用寒武纪的芯片技术。
业界预计，寒武纪若能如期达成这两个目标，等同于是在2020后可初步支撑起中国主导的智能产业生态。
AI概念热度空前，BATJ（百度、阿里、腾讯、京东）等巨头均已强势跟进。阿里巴巴不仅自主研发Ali-NPU的AI芯片，近来收购国产CPU公司中天微，同时投资大量的半导体公司；而百度和腾讯均在芯片商的投资布局很早就开始了，这似乎让人们看见了“中国芯”崛起的曙光。
目前国际上尚未形成通用的人工智能芯片领域方面，中国与其他国家站在同一条起跑线上，无论如何，我们都应该抓住这个人工智能芯片发展初期带来的历史性机遇。
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