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2018年度AI芯片排行榜：谁是那个站在风口的“芯”王者？

来源：AI门户网时间：2026/4/11 22:54:59 共 2315 浏览

提到2018年的科技圈，AI芯片绝对算得上是最热的风口之一。那时候，几乎每周都能听到哪家公司又发布了新的AI芯片，哪家初创企业又拿到了巨额融资，感觉整个行业都弥漫着一股“不搞AI芯片就落伍了”的紧迫感。那么，在这样一个狂飙突进的年份里，全球的AI芯片玩家们究竟表现如何？谁在引领风骚，谁又在蓄势待发？今天，我们就来好好盘一盘。

一、全球格局：巨头领跑，中国军团崛起

要看清2018年的AI芯片版图，一份来自市场研究公司Compass Intelligence的全球AI芯片公司排行榜，是个不错的切入点。这份榜单调研了全球上百家企业，从公司表现、产品、市场等多个维度进行打分，最终给出了一个Top 24的排名。

榜单的领头羊毫无悬念，依然是那个“显卡霸主”——英伟达（NVIDIA）。凭借其强大的GPU产品线（比如Volta架构）以及在数据中心、自动驾驶（NVIDIA DRIVE PX）等领域的深厚布局，英伟达稳坐头把交椅。紧随其后的，是正在进行艰难转型的英特尔。它通过收购Mobileye、Nervana、Altera等公司，拼命补上自己在AI领域的课，虽然屈居第二，但野心勃勃。第三到第十名，则被IBM、谷歌、苹果、AMD、ARM、高通、三星、恩智浦这些我们耳熟能详的科技巨头们瓜分。

但这份榜单最引人注目的，或许是中国公司的集体亮相。在Top 24中，竟然有七家中国公司上榜，这无疑是个令人振奋的信号。具体来看：

*华为（海思）排名第12位，是中国公司中的最高名次。

*联发科（MediaTek）排名第14位。

*Imagination（已被中资收购）排名第15位。

*瑞芯微（Rockchip）排名第20位。

*芯原（Verisilcon）排名第21位。

*寒武纪（Cambricon）排名第23位。

*地平线（Horizon）排名第24位。

你看，从老牌设计公司到新兴的独角兽，从手机SoC到专用AI处理器，中国芯片军团已经形成了一股不可忽视的力量。这背后，是市场需求的爆发，也是国家战略与资本追逐共同作用的结果。

二、技术路线：从“通用”到“专用”的百花齐放

2018年，AI芯片在技术路线上呈现出明显的“百花齐放”态势。大家不再只盯着传统的CPU和GPU，而是根据不同的应用场景，探索更高效的专用架构。

简单来说，当时的AI芯片大体可以按两个维度分类：一是功能，分为训练（Training）和推理（Inference）；二是部署场景，分为云端/数据中心（Cloud）、边缘（Edge）和终端设备（End-User）。不同的组合，对芯片的算力、功耗、成本要求天差地别。

为了更直观地了解主要玩家的技术布局，我们来看下面这个表格：

公司/产品	主要技术路线/产品	典型应用场景	2018年重要动态/特点
:---	:---	:---	:---
英伟达	GPU（如TeslaV100）、DRIVE平台	云端训练、自动驾驶	统治级地位，生态最为完善
谷歌	TPU（张量处理单元）	云端训练与推理（自用及云服务）	专用架构领导者，性能强悍
华为	麒麟970（集成寒武纪NPU）、昇腾310/910（发布）	手机终端、云端/边缘计算	端云协同战略，昇腾系列剑指高端算力
寒武纪	终端IP（1A）、云端芯片MLU100、第三代终端芯片1M（发布）	手机、服务器、各类终端	纯AI芯片设计公司代表，技术路线清晰
地平线	征程（自动驾驶）、旭日（智能摄像头）处理器	自动驾驶、智能安防	聚焦边缘计算，场景落地能力强
高通	骁龙855（集成AIE引擎）	智能手机、移动设备	将强大AI能力集成进主流移动平台
瑞芯微	RK3399Pro（带NPU的SoC）	IoT、智能硬件、商显	在商用落地和性价比上表现突出

从表格里我们能看出，巨头们凭借通用芯片和庞大生态占据制高点，而创业公司则纷纷选择在专用领域进行深挖，寻找突破口。比如，地平线专注自动驾驶和安防，寒武纪从手机IP扩展到云端，瑞芯微则在IoT和商业显示领域找到了自己的位置。这种“多点开花”的局面，恰恰说明了AI应用场景的多样性，也预示着未来很难出现一家通吃的局面。

三、落地之战：安防成为“第一战场”

技术再好，最终还得看落地。2018年，哪个领域对AI芯片的需求最迫切、最直接？答案很可能是安防。

那年的安博会，简直成了AI芯片的“阅兵场”。除了传统安防芯片霸主海思一口气亮出四款集成自研AI模块的摄像机SoC芯片（如Hi3559AV100）外，超过15家AI芯片创业公司扎堆涌入，争相展示自家的安防解决方案。为什么是安防？原因很简单：海量的摄像头产生了天量的视频数据，靠人力分析根本不可能，必须依靠前端或后端的AI芯片进行实时的人脸识别、车辆识别、行为分析。这个市场空间巨大，且需求明确。

海思的入局，被视作一枚“重磅炸弹”。因为它提供的不是独立的AI协处理器，而是集成了AI模块的完整摄像机主芯片。这意味着更低的系统成本、更高的集成度和更便捷的开发。对于创业公司来说，这既是压力（要直面巨头的竞争），也证明了它们所选赛道的正确性。这场“安防芯战”，可以看作是AI芯片从实验室走向大规模商业应用的缩影，实用性和性价比成为了关键的考核指标。

四、年度焦点事件与产品亮点

回顾2018，有几个事件和产品不得不提，它们很大程度上定义了这一年的行业热度。

首先是华为的“达芬奇计划”浮出水面。在2018年的华为全联接大会上，华为不仅首次系统阐述了AI战略，更重磅发布了昇腾（Ascend）系列AI芯片：主打极致算力的昇腾910（7nm工艺）和主打高效低功耗的昇腾310。华为宣称昇腾910的计算密度远超谷歌TPU和英伟达V100，虽然当时还未上市，但已经向业界展示了其攻坚高端AI算力的决心。华为的策略很清晰：不做单一芯片的销售，而是提供以芯片为基础的模组、板卡和一体机，打造全栈解决方案。

其次是高通的“旗舰反击”。年底发布的骁龙855移动平台，首次集成了高通第四代AI引擎（AI Engine）。高通宣称其AI性能是前代845的3倍，更是直接对标了当时已上市的华为麒麟980和苹果A12。这场旗舰手机芯片的AI性能之争，让普通消费者也真切感受到，AI不再是云端的概念，已经跑进了每个人的口袋里。

再者是初创公司的产品迭代与商业化探索。寒武纪发布了第三代终端IP 1M和云端芯片MLU100；地平线的征程、旭日处理器开始在自动驾驶和智慧城市项目中落地；瑞芯微发布了首款AI处理器RK3399Pro，凭借其高性价比在商业显示、智能零售等领域快速铺开。这些动作表明，初创公司们已经度过了最初的技术验证期，开始真刀真枪地拼市场、找客户。

最后，还有一股“暗流”涌动——并购。2018年7月，美国FPGA巨头赛灵思（Xilinx）收购了中国AI芯片初创公司深鉴科技。这笔交易让不少人感慨，但也反映了一个现实：在AI芯片这个资金和技术双密集的赛道，整合正在加速。大鱼吃小鱼，巨头通过收购快速获取人才和技术，将是行业常态。

五、思考与展望：狂欢下的冷思考

站在2018年的尾巴上回望，AI芯片的热度毋庸置疑。资本、人才、政策都在向这里汇聚。但在一片狂欢之下，我们或许也需要一些冷思考。

首先，是应用场景的“真假需求”问题。不是所有设备都需要一颗独立的AI芯片。很多所谓的“AI功能”，用传统的CPU/GPU或者通过算法优化也能实现。芯片公司需要真正找到那些非AI芯片不可、并且有足够市场规模的场景。

其次，是生态的壁垒。英伟达的强大，不仅在于GPU硬件，更在于CUDA构筑的庞大软件开发生态。后来的玩家，无论是华为的昇腾，还是谷歌的TPU，都在拼命建设自己的生态。没有软件和开发者支持的AI芯片，就像没有灵魂的躯壳。

最后，是商业模式的挑战。AI芯片研发投入巨大，但市场是否准备好为高昂的专用芯片买单？是走华为的“全栈解决方案”路线，还是走寒武纪的“IP授权”路线，或是像瑞芯微那样聚焦细分市场做集成？每条路都有其风险和机遇。

总而言之，2018年的AI芯片排行榜，更像是一张热闹的“英雄帖”。它记录了一个时代开始的喧嚣，也预示了未来更为激烈的竞争。榜单上的名字会变化，排名会更迭，但那条从通用计算走向专用智能，从云端走向边缘和终端的产业演进路径，已经清晰地展现在所有人面前。对于中国芯片军团来说，能够集体闯入全球视野，是一个了不起的起点。但真正的考验，是如何将榜单上的名次，转化为实实在在的市场份额、产品竞争力和技术领导力。这场“芯”征程，才刚刚开始。