而且专用芯片在特定领域能做得更好，性能往往可以达到通用芯片的数十倍甚至上百倍的。
但之前因为通用芯片的迭代速度足够适应计算机的进化，很少有人把注意力放在专用芯片上。
一款专用芯片的发展需要生态的配合，不然商业道路太窄也就失去了商业意义。
再加上专用芯片缺乏灵活性，芯片设计完成之后就不能增加新的功能了，成为了一种限制。
但这几年深度学习的发展却让向市场展现了专用芯片的无限可能性。
专用芯片和通用芯片的未来会如何，我们不可能脱离经济去考虑这个问题，通用芯片在这40多年的时间里能快速发展，就是因为经济效益。
用户可以在同等价格下使用拥有更多功能的通用芯片，用户自然会选择通用芯片，企业也不会费这个里去投资专用芯片。
但现在，通用芯片的成本上涨，计算机行业出现了产品分层。
智能手机就是一个明显的分层产品，并且在智能手机的快速发展之下，迅速带动了ai芯片的发展。
事实证明，只要有足够大的市场和足够高的收益，人们会毫不犹豫地搞专用化。
我们来看看ai芯片数据，2013年，全球ai芯片市场规模突破了80亿软妹币，从2014你上半年的数据来看，今年很可能突破120亿软妹币，而随着移动智能设备的爆发，我们的预测模型显示，ai芯片很可能在2016年突破300亿软妹币的市场规模，基本能达到全球服务器cpu规模的五分之一。
而等到2020年，ai芯片或有望突破千亿规模
第七百六十九章 专用芯片(3/5)