第一阶段（2006年以前）：在这一阶段，尚未出现突破性的人工智能算法，且能够获取的数据也较为有限，传统通用 CPU 已经能够完全满足当时的计算需要，学界和产业界均对人工智能芯片没有特殊需求，因此，人工智能芯片产业的发展一直较为缓慢。

第二阶段（2006—2010 年）：在这一阶段，游戏、高清视频等行业快速发展，同时也助推了 GPU 产品的迭代升级。2006 年，GPU 厂商英伟达发布了统一计算设备架构（CUDA），早先让 GPU 具备了可 编程性，让 GPU 的核心流式处理器既具有处理像素、顶点、图形等渲染能力，又同时具备通用的单精度浮点处理能力，即令 GPU 既能做游戏和渲染，也能做并行度很高的通用计算，英伟达称之为 GPCPU。 统一计算设备架构推出后，GPU 编程更加易用便捷， 研究人员发现，GPU 所具有的并行计算特性比通用 CPU 的计算效率更高，更加适用于深度学习等人工 智能先进算法所需的“暴力计算”场景。在 GPU 的助力下，人工智能算法的运算效率可以提高几十倍，由此，研究人员开始大规模使用 GPU 开展人工智能领域的研究和应用。

第三阶段（2010—2015 年）：2010 年之后，以云计算、大数据等为代表的新一代信息技术高速发展并逐渐开始普及，云端采用“CPU+GPU”混合计算模式使得研究人员开展人工智能所需的大规 模计算更加便捷高效，进一步推动了人工智能算法的演进和人工智能芯片的广泛使用，同时也促进了各种类型的人工智能芯片的研究与应用。

第四阶段（2016 年至今）：2016 年，采 用 TPU 架构的谷歌旗下 DeepMind 公司研发的人工智能系统阿尔法围棋（AlphaGo）击败了世界冠军韩国棋手李世石，使得以深度学习为核心的人工智能 技术得到了全球范围内的很大关注。 此后，业界对于人工智能算力的要求越来越高，而 GPU 价格 昂贵、功耗高的缺点也使其在场景各异的应用环境中受到诸多限制，因此，研究人员开始研发专门针对人工智能算法进行优化的定制化芯片。大量人工智能芯片领域的初创公司在这一阶段涌现，传统互联网巨头也迅速入局该领域争夺市场，专用人工智能芯片呈现出百花齐放的格局，在应用领域、计算能力、能耗比等方面都有了非常大的提升。

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