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2019年，哪些AI芯片才是真正的王者？

来源：AI门户网时间：2026/3/28 17:28:15 共 2312 浏览

你有没有过这样的感觉，明明想了解点新科技，比如“新手如何快速涨粉”这种运营技巧，或者“AI芯片”这种硬核知识，但一搜出来的文章，全是看不懂的专业术语和冰冷数据，头都大了？别担心，今天咱们就抛开那些复杂的概念，用最白话的方式，聊聊2019年AI芯片那点事儿。简单来说，AI芯片就是给人工智能“干活”的“发动机”，手机拍照更聪明、语音助手更懂你，背后都有它的功劳。那在2019年，这个“发动机”市场，到底是谁在领跑呢？

手机里的“最强大脑”：一场没有硝烟的贴身肉搏

说到AI芯片，我们普通人感知最强的，肯定是在手机里。2019年，手机处理器的AI性能比拼，那叫一个激烈。

当时的排行榜单，基本被三家巨头霸占：高通、苹果和华为海思。根据当时多家评测机构的数据，比如鲁大师2019年上半年的AI芯片排行榜，高通骁龙855稳坐头把交椅。它厉害在哪？简单说，它没有单独做一个“AI专用小房间”，而是让CPU、GPU这些“老员工”和新的“张量加速器”这个“新骨干”一起高效协作，干AI的活儿，结果算力爆表，比上一代提升了可不是一星半点。

紧随其后的，是苹果的A12芯片。苹果的思路不太一样，它专门给AI任务建了个“独立办公室”，叫做神经网络引擎。这个“办公室”有8个核心，处理AI任务又快又省电，所以像Siri响应、照片智能分类这些体验，一直很流畅。不过，在2019年初，它被骁龙855在跑分上给超越了。

排在第三位的，是华为的麒麟980。它是华为第二代集成AI专用处理单元（NPU）的芯片，在图像识别、场景优化这些方面表现很强，这也是为什么当时华为手机的拍照功能口碑很好的一个硬件基础。

这里有个有趣的插曲，一直被认为在高端市场稍逊一筹的联发科，在2019年凭借Helio P90这款芯片，居然在中高端领域冲到了AI性能榜的前列，算是给了市场一个小惊喜。这说明啊，大家都开始在AI这个赛道上拼命加码了。

所以你看，2019年手机AI芯片的格局，就像是几个学霸在比拼新开的“人工智能”这门课，各有各的学习方法（架构设计），但目标都是一致的：让你手里的手机更“聪明”。

那么问题来了：除了手机，AI芯片还有什么用武之地？

聊完手机，你可能要问了，这些芯片除了让手机拍照好看点、语音助手灵敏点，还有啥更大用处吗？当然有，而且舞台更广阔。

这就得提到云端和更专业的领域了。比如，你在淘宝搜索一件衣服，或者用百度识图，背后可能就有阿里云的含光800这种AI芯片在提供算力。它的特点就是“大力出奇迹”，专门处理海量的图片和视频识别任务，据说一个芯片的算力能顶十个传统GPU，而且更省电。再比如，英特尔发布了Nervana NNP系列芯片，专门面向数据中心的AI训练和推理，为大型科技公司提供底层算力支持。

说到这，你可能又有点晕了：等等，这么多芯片，什么GPU、NPU、ASIC，到底有啥区别？别急，咱们用最糙的话捋一捋。

你可以把处理信息的芯片想象成不同的“工厂”。

*CPU（中央处理器）：就像个“万能老教授”，啥知识都懂，能处理各种复杂指令（比如操作系统、办公软件），但一次只能专心做一两件事，让它同时算几万道简单算术题，效率就低了。

*GPU（图形处理器）：原本是专攻“图形渲染”的“美术生”，但它有个特点——特别擅长同时做大量简单的计算（比如给屏幕上的每个像素点算颜色）。巧了，AI的很多运算正好就是这种类型，所以它被“抓壮丁”来干AI的活儿，成了早期的主力。

*NPU/ASIC等AI专用芯片：这就是为AI任务量身定做的“专业化工厂”了。比如NPU（神经网络处理器），流水线设计就是照着AI计算（尤其是神经网络）的图纸建的，干起活来效率最高、最省电。ASIC更是“终极定制”，为某个特定AI算法（比如比特币挖矿，或者某公司的语音识别模型）而造，在那个特定任务上天下无敌，但干别的就不行了。

所以，为什么需要专门的AI芯片？就是因为AI计算，特别是深度学习，需要“工厂”同时进行海量、重复且相对简单的运算。CPU这位“老教授”干这个是大材小用还慢，GPU这个“美术生”转型很成功，而NPU/ASIC这些“专业AI工厂”才是未来的方向。

回到2019，我们能看出什么门道？

这么一圈看下来，2019年的AI芯片战场其实已经泾渭分明了：

1.手机端：是高通、苹果、华为三足鼎立，拼的是在指甲盖大小的空间里，如何更高效地集成AI能力，直接提升用户体验。联发科的崛起也预示着中端市场的竞争会加剧。

2.云端/数据中心：是英伟达（GPU）、英特尔、以及阿里巴巴、百度这类巨头布局的战场，拼的是处理超大规模数据、训练庞大模型的“绝对算力”，为各种AI应用提供“水电煤”一样的基础设施。

3.技术路径：大家都在从通用的GPU，向着更专用、更高效的NPU、ASIC方向探索。因为大家都明白，要想AI真正普及，必须把算力成本降下来，把能耗降下来。

最后，说点小编自己的看法吧。2019年就像AI芯片爆发前的一个关键节点，让普通消费者第一次真切地感受到“手机里有了AI”。它不再是实验室里的概念，而是变成了拍照时自动识别的场景、深夜刷手机时的那一抹护眼黄光。芯片排行榜上的分数你追我赶，背后是科技公司对未来入口的争夺。对于咱们小白用户来说，看懂这些或许不容易，但至少可以明白：下一次换手机时，除了看CPU是几核，不妨也稍微关注一下它的AI性能，因为这可能直接决定了未来一两年里，你的手机能“聪明”到什么程度。这场关于“智能”的竞赛，才刚刚开始加速。