一位业内人士给出了一个形象比喻。AI算法相当于菜谱，数据是原材料，芯片是烹饪工具。其中，数据是核心，因为芯片和算法都需要大量的数据进行迭代和验证。
那些拥有海量数据的巨头们，都已经进入了自研芯片市场，百度和三星合作，使用14nm工艺，基于自研的XPU神经处理器架构，推出昆仑AI芯片；阿里成立了平头哥芯片公司，继而推出自研的玄铁910CPU、含光800AI推理芯片；腾讯投资了芯片公司燧原科技。今年3月，腾讯成立了深圳宝安湾腾讯云计算有限公司，其业务范围中就包括集成电路设计、研发。
一旦有数据的巨头开始进入AI，那些AI算法公司或者AI芯片公司很可能会进入尴尬期。2020年，美国第一家AI芯片公司Wave Computing申请破产保护，一度被认为是全球最具发展前景的AI公司之一。
AI算法公司们的境遇也并不乐观。研发“菜谱”这样的能力并不能算是很高的门槛，入局早的AI算法公司收获了第一波市场红利，但它们也在拼命寻找落地场景：例如与政府合作，承接一些智慧城市的项目，与公安部合作，进入AI安防领域等等。
但最终，有数据的大公司发现，这对他们来说并不难。AI算法公司也面临着寒武纪的窘境。
回过头来说芯片企业，当数据与算法都齐备时，巨头们就开始思索开发算力了。在这个时候，他们展现了在研发芯片上的优势，AI算法更新迭代速度快，需要基于大量数据进行模型训练，这是创业公司们不具备的优势。
2019年杭州云起大会上，阿里巴巴发布了首款AI芯片——广广800，这是一款云AI芯片，也是全球性能最高的AI推理芯片。华为也在2019年宣布了两款AI云芯片的商业化。
不仅如此，AI平台化、工具化在现下已经成为一个趋势。巨头们会做成开放平台，将自己的能力开放出来，这样一来，纯AI公司就更加丧失了其竞争优势。最后整个AI市场或许会迎来一次大整合，进入不同巨头公司各自的生态中。
困境与出路
对于这些AI创业公司们来说，出路在哪？
是切入技术要求较高的细分领域还是选择边缘计算的选择。比如兰琪科技切入内存接口芯片细分领域，迅速占领市场，成为国内该领域的龙头企业。
又或者选择一个ToG或者ToB的细分市场，例如开发针对高性能计算所需要的云端训练芯片。
绥远科技为云数据中心开发AI训练芯片。靠近巨人是一个加速器。2018年，绥远科技获得了腾讯的投资，可以利用腾讯的数据进行技术的进一步迭代。
曾经燧原科技CEO赵立东就说过，之所以选择AI训练这类高端芯片，是因为AI的算法、模型都在不断更新迭代中，没有CPU、GPU那么成熟的市场和生态，这是完全开放的市场。也正是因为需要不断迭代，其与腾讯的合作为这些迭代打下数据的基础。
寒武纪登陆科技创新板，也激励和鼓舞了很多AI芯片公司。AI芯片的研发、电影制作和商业化的每一步都需要巨大的投入。如何打通一个商业模式，如何形成其不可替代的、经得起市场考验的核心技术，是寒武纪人亟待解决的问题。
这个格局下，国家的产业竞争政策是否要有所作为，给巨头之外的创业者们尽情作为的空间？
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