去年云栖大会，“平头哥”横空出世;今年云栖大会，“平头哥”发布正式流片的芯片。据了解，这款名为含光800的芯片推理性能达到78563 IPS，在杭州城市大脑的业务测试中，1 颗含光 800 的算力等于 10 颗 GPU。
算力是AI的引擎，AI芯片不单代表着计算的规模和效率，也代表智慧的程度。清华大学微电子所所长魏少军曾用“无产业不AI，无应用不AI，无芯片不AI”来描述芯片对的AI产业应用的重要性。
AI芯片更强算力释放安全防护价值
作为AI落地的重要领域，安全防护产业的摄像机、交换机等安全防护产品均需要芯片，这也决定了整个安全防护系统的业务表现。
以杭州主要城区交通监控视频处理为例，该业务需要40颗传统GPU，且有300ms的延时;而含光800这种算力级别的芯片只需4颗就能完成相同的业务量，且延时降至150ms。很强的算力可以更大程度释放智慧安全防护的价值，算力对安全防护产品应用效果的影响不可谓不大。
场景不同 要求不同：安全防护哪一领域好掘金?
当然，安全防护领域AI芯片的运用并不是“大力出奇迹”，还需要考虑更多重因素。比如，端侧和后台对AI芯片的要求不同，在当前城市智能安全防护系统状态下，端侧以减少传输压力为目的，是作为基本算力的存储，然后台需要专注于算力提升，且要求更加通用化及其各类算法的同时调度能力。
而应用环境的不同也引出了还有一个问题：做通用芯片还是专用芯片?专用芯片牺牲了灵活性，对特殊场景进行调优;通用芯片适配多种场景，能耗也相应上升。
那么，端侧和云端哪个有很大的机会?当前安全防护中，“云边组合”是发展的趋势。但从当前AI芯片市场前景和竞争格局看，国内AI芯片企业在边缘端的机会更多，特别是视频处理相关芯片具有很大潜力。国内比较多AI企业锁定的都是交通监控、人脸识别、公司考勤等单点单技术的运用，随着5G、IOT等应用兴起，这类企业的市场空间将持续扩大。而国内企业在云端芯片领域预期很难有所突破，不过仍在加速追赶，对于其前景可以持乐观态度。
安全防护AI芯片走向何方?
安全防护产业链长且高度碎片化，因此当前AI芯片在安全防护领域仍不可实现大规模快速落地，这与工程化难度及其技术累积也相关系。
当前，安全防护AI芯片更多从技术角度出发，以满足特定性能要求，不能灵活适应多场景，未来需要专门为AI设计的灵活、通用的芯片。另外，当前AI芯片产业主要以企业为主体，同环节的企业激烈竞争，产品上下游厂家的运作和管理却相对独立，未来行业发展则应以合作为主线，构成产业生态。
AI芯片这把“火”也从安全防护烧到了其他领域。据市场调查公司ReportLinker预期，到2023年世界AI芯片市场规模达到到108亿美元，复合年均增长率达53.6%。届时，中国企业能否从激烈的竞争中崭露头角?
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