清华大学微电子所所长魏少军早在去年就提出了“是否会出现类似通用CPU那样独立存在的通用AI处理器？如果存在的话，它的架构是怎样的？”的问题。但是，一年过去，这个问题很少有人能解答。

　　魏少军从算法和算力两方面解释了这个问题。从算法角度说，AI有不同的神经网络，能不能找到一个通用的神经网络，或找到一个通用的算法来实现所有的神经网络是个问题。而算法本身又面临两个问题：一是算法在不断演进，几个月就会有新的变化；二是一种算法对应一种应用，没有统一的算法，想实现多种算法放在一起，可能要多个芯片放在一起，或者一个芯片支撑多种不同的应用。从算力角度说，神经网络需要的算力相当惊人，可能需要超级计算机的算力。在云端，还能把多台服务器连在一起，但在终端，不仅是计算效率问题，还有能量效率问题。

　　云从科技副总裁张立也谈到了AI芯片通用化带来的单位功耗问题。单位功耗是AI芯片的重要考量点，而传统芯片更考虑整体算力，通用化芯片需要适应多样化场景落地，这对AI芯片单位功耗带来了难题。

　　近期，清华大学开发出的全球首款异构融合类脑计算芯片——“天机芯”登上了Nature杂志封面。“天机芯”把人工通用智能的两种算法（基于计算机科学和基于神经科学），集成到一个平台，可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。据团队成员介绍，天机芯第二代芯片拥有4万个神经元、1000万个突触，而人脑有870亿个神经元，相比人脑还是很小，而要达到人脑的效果，其突触还要增大1千到1万倍。第三代芯片的目标是做到拥有百万级神经元。

　　两种算法的融合，都能得到Nature的关注，可想而知，多种算法的融合是多么困难。

　　但AI通用芯片也并非不可能。魏少军说，要找到一个全新的芯片架构。这个全新架构是什么，做一个象限图，把CPU放在第二象限（软件可编辑性强，硬件可编辑性弱），把SOC放在第三个象限（软、硬件可编辑性弱），可编程硬件（硬件可编辑性强，软件可编辑性弱）放在第四个象限，唯独第一个象限什么都不是，或者说什么都不知道，恰恰很可能是一个重要的突破点。

　　AI投资火热 会不会虚火过旺？

　　圆圆的耳朵，黑色的眼睛，向上凸起的鼻子……在上周举行的世界人工智能大会上，外形酷似大熊猫的智能公交车成为应用展示区的明星，萌萌的外表吸引了不少观众驻足围观。而且公交车内部也是科技感满满，只要在规定位置扫描手掌就会实现自动付款，语音机器人可以帮助乘客规划交通路线和换乘方案等等。

　　这台熊猫智能公交车是中金资本的投资项目，实际上，在这次盛会上，资本方投资的AI应用不在少数。这折射出AI领域投资的火热。

　　但与此同时，业界对AI领域投资是虚火还是真热的讨论一直没有停歇。

　　融资曾经屡屡碰壁

　　人工智能出现已有数十年时间，之所以在近几年变得火热，主要是因为机器学习/深度学习技术取得了重大进展。AI技术领域的突破，在资本市场也引起了连锁反应，投资热度加速升温，这和几年前形成了鲜明的对比。

　　松鼠AI是国内第一批从事人工智能智适应教育的公司之一，2014年开始从事智适应学习探索。松鼠AI CEO周伟坦言，2014年启动项目的时候去谈融资，遭遇碰壁。“大家认为这件事不靠谱，认为人工智能只有6岁孩子的水平，不可能让6岁的孩子教孩子。”周伟回忆道。

　　松鼠AI当时找了100多位投资人，但都失败而归。“2016年阿尔法狗在围棋大战中战胜人类后，大家都信了。”周伟说道。

　　现在不仅是资本，BAT国内互联网巨头在AI领域都有布局。根据中金资本于今年8月发布的《战略新兴产业投资研究报告汇编》，百度执行“All in AI”战略，并发布开源工具和PaddlePaddle深度学习平台；阿里设立了数据科技研究院，还将AI应用在自家产品中的语音识别、人脸识别、图片搜索等方面，推出了AI平台 DT PAI等；腾讯则成立了智能计算与搜索实验室。

　　AI如今成投资热点

　　现在各方涌入AI领域，让AI投资变得火热。根据IDC和浪潮联合研究发布的《2019—2020中国人工智能计算力发展评估报告》， 中国人工智能市场整体投资将继续保持高增长率，2019年的投资增速将高达59.8%，而针对人工智能算力的投资增速高于整体市场投资增速，2019年增速将达64%。