據(jù)海外媒體報(bào)道，自AlphaGo下圍棋勝過職業(yè)棋手新聞爆出后，關(guān)于人工智能（AI）的投資又掀起熱潮，除了較為人注意的考試機(jī)器人東大君以外，另一個(gè)比較不受重視的方向，則是制作高性能運(yùn)算芯片，讓現(xiàn)在需要高級(jí)服務(wù)器才能執(zhí)行的人工智能，可以用單一芯片執(zhí)行。

例如Google就自行設(shè)計(jì)TPU（Tensor Processing Unit），讓展示期間是在服務(wù)器上運(yùn)作的AlphaGo，轉(zhuǎn)在TPU上執(zhí)行；其他廠商如英特爾（Intel）、三星電子（Samsung Electronics）、富士通（Fujitsu）等，也在研發(fā)類似的芯片。

讓單一芯片能執(zhí)行先進(jìn)人工智能，主要是針對(duì)云端運(yùn)算（Cloud CompuTIng）的邊際運(yùn)算（Edge CompuTIng）部分，大數(shù)據(jù)與云端運(yùn)算應(yīng)用中的瓶頸，在于數(shù)據(jù)從傳感器傳輸?shù)皆贫说臅r(shí)間，面對(duì)若干較需要即時(shí)性的應(yīng)用，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet of Things）或自動(dòng)駕駛，這可能會(huì)釀禍。

因此針對(duì)云端運(yùn)算的即時(shí)性應(yīng)用，提出的就是邊際運(yùn)算，數(shù)據(jù)先在終端或中端平臺(tái)先行運(yùn)算，針對(duì)即時(shí)性的需求進(jìn)行處理，回傳的只有處理過的數(shù)據(jù)，不需要包括原始數(shù)據(jù)，或是系統(tǒng)閑置時(shí)才回傳原始數(shù)據(jù)，這將明顯減輕云端系統(tǒng)負(fù)荷，同時(shí)提高運(yùn)算效能。

雖然邊際運(yùn)算可以用低端系統(tǒng)處理，重點(diǎn)在體積輕小容易接近終端，以便加快反應(yīng)速度，但邊際運(yùn)算的效能越低，則云端與網(wǎng)路系統(tǒng)負(fù)荷越大，而且像自動(dòng)駕駛這種復(fù)雜系統(tǒng)，目前連高端服務(wù)器的運(yùn)算效能都還嫌不足，勢必要高性能的邊際運(yùn)算系統(tǒng)。

除了自動(dòng)控制外，以人工智能進(jìn)行FPGA與功率半導(dǎo)體調(diào)整，加強(qiáng)電力應(yīng)用效率，也是另一個(gè)適合邊際運(yùn)算的應(yīng)用。

SoftBank社長孫正義在2016年購并ARM時(shí)，宣稱購并ARM的目的，在利用物聯(lián)網(wǎng)與ARM的芯片技術(shù)，創(chuàng)造更高端、相當(dāng)于甚至超過人類大腦運(yùn)算能力的超智能，指出的就是以高性能邊際運(yùn)算配合云端運(yùn)算架構(gòu)，讓人工智能的能力可以更上一層樓，而高性能邊際運(yùn)算芯片，就是重點(diǎn)。

據(jù)美國市調(diào)機(jī)構(gòu)TracTIcal研究，人工智能用CPU全球市場規(guī)模，2016年為11億美元，在自動(dòng)駕駛將開始普及的2025年，則可超過574億美元，成長52倍，市場潛能極為驚人。

目前主要半導(dǎo)體廠與IT廠研究的這些芯片，預(yù)估將在2017~2018年間陸續(xù)問世，2020年以后市場競爭將轉(zhuǎn)趨激烈，后續(xù)發(fā)展值得持續(xù)觀察。