日前，GPU巨头企业NVIDIA宣布推出致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100，以及全球首款面向深度学习的超级计算机DGX-1。不过，在陈天石看来，NVIDIA的这一系列组合拳对服务器市场虽然会有较大影响，但由于价格太高，只有大公司才买得起单，而且也只是因为市场上暂时没有替代品。
“未来NVIDIA的这个市场仍面临低成本专用处理器和FPGA的冲击，”陈天石说：“大家可以看老黄说的话，他特意提了这两类解决方案，正说明NVIDIA也意识到它们对自身地位的冲击。”
作为国际上首个深度学习处理器架构，寒武纪有什么特点？作为中国最炙手可热的高科技初创公司之一，寒武纪在芯片产业有什么布局？2016年3月27日，作为新智元人工智能创业家特邀嘉宾，陈天石站在新智元的大平台上发表演讲：寒武纪要成为支撑起智能时代的伟大的芯片公司。
演讲全文+ppt：
各位朋友，大家下午好。我是陈天石，寒武纪科技的创始人。感谢新智元，感谢杨总，给我这个机会在这里向大家介绍我们的初创公司。
我今天演讲的题目就代表了寒武纪公司的愿景，那就是要成为支撑起智能时代的伟大的芯片公司。
上个世纪以来，美国信息技术快速发展，涌现出Intel为代表的一系列伟大的芯片公司，驱动人类社会从工业时代过渡到信息时代。
近年来，随着人工智能技术和脑科学的加速发展，以智能手机、智能驾驶、智能制造、和机器人为代表的智能技术开始逐渐成熟。人类社会，正处于从信息时代到智能时代的拐点。
在这个全新的智能时代，芯片的使命将从信息时代的计算转变为支撑机器智能。这将是一个千亿美元以上级别的市场。正如信息时代必须有Intel这样伟大的芯片公司做支撑，智能时代也必将诞生一个新的伟大芯片公司。寒武纪的使命，就是成为这样一家公司。
提到智能时代，就必须提到人工神经网络，也就是大家常说的深度学习技术。它很好地借鉴了大脑的一些工作机理，因此被公认为最重要的一类的智能技术。深度学习在智能处理器的多个子领域获得了广泛应用。
例如图像识别。当然也包括了人脸识别，已经在刷脸支付等场景下得到了应用。
现在，像讯飞、百度、阿里等等大的企业，以及国际上一些大企业，也在推出深度学习的关键性应用和服务。深度学习的一些关键性应用，大家讲的很多，像图像识别、人脸识别、刷脸支付和安防这样的技术都已经用起来了。
再比如语音识别。大家知道科大讯飞是这个领域的领导者。这里给大家透露一下，早在几年前，寒武纪处理器的模拟平台就已经在科大讯飞的机房里运行。现在科大讯飞是我们寒武纪公司的战略投资人。我要特别感谢讯飞的各位前辈对于寒武纪一直以来的大力支持。
深度学习的应用还包括辅助驾驶，在座好几位朋友都是这方面的专家。
当然，最近深度学习最热的应用还是下围棋，AlphaGo战胜了李世石。据说Google DeepMind还要挑战星际争霸——这是我上大学最爱的游戏之一。
深度学习的应用这么多，但全都基于传统的通用处理器，如CPU/GPU。例如几年前的一个老故事是，谷歌花了上万个CPU去训练猫脸识别模型。未来想要扩展至人脑规模的神经网络，不论是CPU还是GPU，都不足以支撑。
历史上通用处理器就好几次面临类似的瓶颈，而催生了新型专用处理器。PC时代，CPU做图形渲染能力不够，于是就诞生了GPU。信号处理能力不够，于是就有了DSP。同样，在智能时代，我们也会需要有一类专门的智能处理器芯片，而寒武纪公司就是这个领域的先行者。
寒武纪团队在2013年研制了全球首个深度学习处理器，相关工作获得了处理器架构领域顶级会议ASPLOS的最佳论文奖，是亚洲机构首次获得这样的荣誉。
2014年，我们发表了全球首个多核深度学习处理器架构，再次拿到了处理器架构领域顶级会议MICRO的最佳论文奖，创造了国际学术界的新纪录。
2015年，我们推出摄像头芯片上的视觉识别IP，2016年将推出全球首个神经网络指令集——电脑语。我们的目标是通过这个全新的完全自主的指令集，构建未来智能时代的x86生态。
我们的一系列研究工作入选了ACM评选的研究焦点，很快就会在旗舰杂志Communications ofthe ACM和大家见面。许多研究机构也跟随我们的脚步陆续开展了类似的研究。
多年的积累让寒武纪公司走在了智能处理器学术研究和产业应用的最前列，形成了上百项深度学习芯片的关键性专利，覆盖了深度学习芯片的各个维度，构建了属于寒武纪自己的专利壁垒。
寒武纪在未来面对的市场，是一个千亿元量级的市场，覆盖了服务器、智能终端以及机器人。
我们期待未来和各位兄弟公司一道，共同打造属于我们中国人自己的智能技术产业链。
文章转载自新智元公众号 原文链接