在2016年年底到2017年，出现了大量的芯片制造商，但是其中有很多都只是借势营销，挂一个名头，一些传统的芯片的制造厂商，他其实并没有对这样的一个东西有深入思考，不管是应用层面还是算法的发展的新趋势上面。
此前，高通正式对外发布。高通高级副总裁兼移动业务总经理Alex Katouzian称，高通没有独立的神经网络引擎单元，而是在通用平台上做内核优化。
照其所说，高通从骁龙820就开始AI方面的研究，到骁龙845已经是的第三代了，而且AI计算效能是前一代的三倍。
谷歌为其深度学习神经网络打造基于ASIC的专用TPU芯片，主要为自己的AI系统Tensor－flow提供服务。
另外，其也推出了基于FPGA的视觉芯片A－eye，让摄像头具有视觉理解能力，可应用在机器人、汽车和无人机等多种。
至今，为了不再错过人工智能芯片，英特尔陆陆续续收购了Altera、Yogitech、Nervana、Movidius、Mobileye等多家公司，拿下了他们的FPGA等多种技术。
此前，有消息报道英特尔开发了一种自我学习的神经形态芯片——Loihi测试芯片。该芯片包括模拟大脑基本机制的数字电路，使机器学习更快、更有效率，同时降低对计算能力的需求。同时，英特尔也在10月份宣布将与Facebook共同打造AI芯片。
凭借着GPU在AI应用中的先天性优势，英伟达已经走在了人工智能芯片的前列。此前，黄仁勋也相继发布了一些针对深度学习而打造的芯片，比如Tesla V100。
在iPhone8和iPhone X的发布会上，苹果明确说其中所使用的A11处理器集成了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎（Neural Engine）”，每秒运算次数最高可达6000亿次。这块芯片将能够改进苹果设备在处理需要人工智能的任务时的表现，比如面部识别和语音识别等。
今年9月，外媒曝光特斯拉和AMD正联合研发用于无人驾驶的AI芯片，并声称二者研发的AI芯片已经有了样品。
就在上周，特斯拉CEO马斯克也首次承认了这一条消息。当前，特斯拉不仅将与AMD合作开发芯片，而且还将获得AMD芯片的知识产权，这在某种程度上预示着有朝一日，可把自己开发的芯片用于它的无人驾驶汽车。
因为1亿融资而成为AI芯片领域的首个独角兽，再加上华为麒麟970的发布，寒武纪在AI芯片领域的成果是众人皆知的。
就在上个月，寒武纪一口气发布了三款新一代AI芯片，分别为面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8，高性能且拥有广泛通用性的寒武纪1H16，以及用于终端AI产品的寒武纪1M。
地平线机器人致力于打造基于深度神经网络的人工智能“大脑”平台，包括软硬件。在硬件上，其此前曾表示旗下的人工智能芯片“盘古”已经成功流片商用。
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