即便是面對新冠病毒的大流行，市場對人工智慧的需求仍然十分強勁，無論是用於加速新冠病毒的研究，還是用於優化領先雲服務所依賴的推薦系統。
這一點再明顯不過了——特別是半導體巨頭英特爾和英偉達最近都大力投資了下一代人工智慧能力。其中，英偉達推出了足以改變市場遊戲規則的數據中心GPU——A100，而英特爾也正在研究如何在整個產品組合中注入AI能力，同時展開大膽的收購，例如去年斥資20億美元受過了Habana Labs。
英特爾收購的Habana Labs，是一家開發用於訓練和推理的高性能晶片的初創公司。這次收購表明，AI晶片仍然是一個炙手可熱的領域，一些新興公司試圖打造能夠基於硬體優化工作負載的新方法。
對此，我們根據眾AI公司所取得的裡程碑事件（包括融資輪次、產品發布或者性能記錄），羅列了今年最熱門的這10家AI晶片初創公司：
1、BlaizeCEO：Dinakar Munagala
Blaize表示，它的Graph Streaming Processor是首個可以在單一系統中同時運行多個人工智慧模型和工作流的處理器。這家位於美國加州埃爾多拉多的初創公司，於去年秋天走出「隱身模式」，在今年舉行的CES 2020上首次展示自己的計算架構，並從投資者那裡獲得了8700萬美元的投資。Blaize主要針對汽車和智能視覺等場景，其中，Graph Streaming Processor處理器克服了AI處理成本和尺寸方面的障礙，效率是現有產品的10到100倍。
2、Cerebras SystemsCEO：Andrew Feldman
Cerebras Systems表示，它的Wafer Scale Engine處理器是有史以來尺寸最大的晶片，包括1.2萬億個電晶體並封裝了40萬個計算核心。
Cerebras Systems在去年秋天舉行的Supercomputing 2019上發布了該處理器，同期發布的還有搭載了該處理器的CS-1系統。這家位於美國加州洛斯拉託斯的初創公司稱，Wafer Scale Engine是「全球最快的AI超級計算機」。此後Cerebras Systems贏得了多個重要的客戶，CS-1系統被美國能源部阿貢國家實驗室和美國國家科學基金會匹茲堡超級計算中心所採用。
3、GraphcoreCEO：Nigel Toon
Graphcore稱，自己的Intelligence Processing Unit（IPU）晶片是首款專為機器智能設計的處理器。Graphcore表示，IPU與其他處理器不同，它可以在晶片內部運行一整個機器學習模型。這家位於英國布里斯托的初創公司，於今年2月宣布獲得了來自投資者的1.5億美元融資。幾個月後Graphcore表示，在與微軟和戴爾的合作下，Graphcore已經出貨了「數萬」顆處理器，其中戴爾在去年發布了配備16個Graphcore IPU處理器的Dell DSS8440。
4、GroqCEO：Jonathan Ross
Groq表示，它的Tensor Streaming Processor（TSP）處理器可提供「無與倫比的敏捷性」，避免了傳統GPU需要在最高響應速度和最高性能之間折衷的問題。這家位於美國加州山景城的初創公司，於去年秋天首次發布TSP晶片，並表示，Groq是第一家在單個晶片上實現1 petaop性能的公司。此後，Groq的TSP架構通過Nimbix Cloud提供，用於按需付費處理機器學習任務。今年1月份Groq表示，TSP在用於圖像分類的ResNet-50 v2推理基準測試中擊敗了其他商用神經網絡架構。
5、HailoCEO：Orr Danon
Hailo稱，它的Hailo-8深度學習晶片可在邊緣提供數據中心級性能，同時在尺寸、性能和功耗方面擊敗競爭對手的邊緣處理器。這家位於以色列特拉維夫的初創公司，於今年早些時候宣布，已經從瑞士製造跨國公司ABB的企業風險投資機構ABB Technology Ventures，以及日本IT巨頭NEC公司那裡獲得了6000萬美元B輪融資。Hailo表示，Hailo-8以結構為驅動的Data Flow架構結合了高性能、低功耗和最小延遲等優點，可以用於智能攝像頭、智慧型手機、自動駕駛汽車等邊緣設備，提供每秒高達26 TB的性能。
6、KneronCEO：Albert Liu
Kneron為邊緣設備開發的人工智慧晶片，可以實時適配音頻和視覺識別應用。這家位於美國加州聖地牙哥的初創公司，於今年1月宣布，在A輪融資中獲得了來自Horizon Ventures、Sequoia、Alibaba、Qualcomm等投資方的4000萬美元資金，讓總融資金額達到7300萬美元。Kneron開發的KL520是一種片上系統，將2個Arm Cortex M4 CPU與Kneron的神經處理單元相結合，可以在智能家居設備等低功耗設備中進行高性能的推理任務。此外，Kneron正在使用最近這輪的融資資金開發第二代SoC KL720，並實現商業化。KL720預計將於今年夏天開始向客戶提供樣品。
7、LightelligenceCEO：Yichen Shen
Lightelligence正在利用光學技術打造人工智慧晶片。據報導，Lightelligence在美國和中國都有業務，今年早些時候Lightelligence從Matrix Partners China和CICC那裡獲得了2600萬美元的A輪融資。Lightelligence的AI晶片採用了集成光子學技術，利用光學的方式類似於集成電路處理和傳輸電子信號的方式。Lightelligence表示，它的光學晶片與傳統的晶片架構相比，可以提供更高的性能、更低的延遲和更低的功耗。
8、SambaNova SystemsCEO：Rodrigo Liang
雖然SambaNova Systems並非唯一一家同時致力於硬體和軟體以推動人工智慧工作負載，但它表示，自己集成的硬體和軟體產品因為可以重新配置的數據流架構而在一眾公司中脫穎而出。這家位於美國加州帕洛阿爾託的初創公司表示，這種架構讓應用能夠推動硬體優化的方式，從而加快數據中心和邊緣性能。今年2月，SambaNova Systems宣布從Intel Capital，BlackRock和其他投資者那裡獲得了2.5億美元的C輪融資，將用於進一步加快軟體功能的開發。
9、SiMa.aiCEO：Krishna Rangasayee
SiMa.ai表示，它的Machine Learning System-on-Chip（MLSoC）是首款將高性能、低功耗和硬體安全結合在一起的機器學習推理晶片。這家位於美國加州聖何塞的初創公司表示，這款SoC是環保且高效的，每瓦每秒發送幀的速度是競爭產品的30倍。今年5月，SiMa.ai宣布在由Dell Technologies Capital領投的A輪融資中獲得3000萬美元資金，將用於加快生產和客戶交付。
10、SyntiantCEO：Kurt Busch
Syntiant正在開發專用於邊緣語音應用的人工智慧晶片。這家位於美國加州爾灣的初創公司從今年年初開始在全球範圍銷售它的Neural Decision Processors（NDP）處理器，預計第一批DFP嵌入式消費級產品將在7月之前上市。Syntiant的NDP晶片可以在各種電池供電的設備（從耳機、筆記本電腦，到手機和智能音箱）中為語音和其他傳感器應用提供永遠在線的深度學習處理。Syntiant表示，NDP100和NDP101晶片與低功耗微控制器單元解決方案相比，功耗不到140微瓦，效率高200倍，吞吐量高20倍。