当然华为的AI发展前景更好，阿里的AI发展前景暂时不如华为。主要是华为的硬件更牛，华为的AI几乎涉及整个行业，这是Aribi做不到的。我们可以看到，华为的AI推动了整个行业的合作。有一段时间，我们看到华为的AI帮助医疗企业取得了俄罗斯比赛的冠军。有一段时间，我们看到华为的AI帮助一所大学获得了美国搜索的冠军。因为阿里的企业领域比较弱，这是华为AI最大的优势。
华为和特斯拉都在做AI芯片，二者之间的差距有多大？中国的AI技术在世界上是怎样的水平？
在北京清华大学的一间办公室里，一块计算机芯片正在处理来自旁边摄像机的数据，对存储于数据库中的人脸进行比对检索。几秒钟后，这块名叫Thinker思想家的芯片，又在处理中文的语音指令。Thinker芯片的设计目的，是为神经网络 (neural networks) 提供支持。而它的特别之处在于其极低的能耗——只需八节5号电池，就足够为它供电一年。
正在北京清华大学开发的AI芯片——Thinker 来源清华大学微电子所副教授尹首一Thinker可以动态调整其算力与内存，以满足运行中软件的需求。这一能力至关重要，因为很多用于识别图像或理解语音的实际AI应用程序，会需要不同类型具有不同层数的神经网络组合。2017年12月，国际电气电子工程师协会IEEE主办的IEEE固态电路杂志 (IEEE Journal of Solid-State Circuits) 上发表了一篇描述Thinker设计的论文。
对于中国的研究界来说，这是一个顶峰的成就。芯片只是席卷中国科技行业的一个重要趋势的例子。在目前人工智能硬件优化热潮中，中国的半导体行业看到了一个独特的机会。计算机芯片是人工智能成功的关键，因此中国需要发展自己的硬件产业，成为技术上的真正力量参见中国的AI觉醒。清华大学微电子学院副院长，思想者的主要作者尹寅一说与中国如何回应以前的信息技术革命相比，中国正在跟随目前的AI趋势的速度是最快的。
指的是在中国设计神经网络处理器的努力。即使中国已经成为太阳能电池板和智能手机的制造中心，中国的半导体产业也远远落后于美国。2017年1月至9月，中国的进口集成电路总额达到了1828亿美元，比上一年增长了13.5中国半导体行业协会。包括谷歌和英特尔在内的美国主要科技公司，以及一些初创公司，正在开发用于人工智能应用的芯片请参阅为硅芯片供电。
2017年12月，中国工业和信息化部发布了为期三年的开发人工智能行动计划，政府制定了到2020年能够批量生产神经网络处理芯片的目标。这张原理图展示了北京清华大学开发的Thinker芯片中的不同部件 来源清华大学微电子所副教授尹首一尽管可以使用功能强大的图形芯片或FPGA一种可以在运行中重新配置的空白芯片等现有芯片来运行AI软件，但这些设计昂贵，不适合使用电池的小型设备。
这就是为什么Yin在清华的团队开发了Thinker。思想家可以嵌入到各种各样的设备中，例如智能手机，手表，家庭机器人或驻地偏远地区的设备。 Yin的团队计划在今年三月推出第一款装有Thinker的产品。类似的项目正在中国其他地方进行。 1月下旬，中国科学院计算技术研究所ICT的一个研究小组将有一家本地半导体制造商生产一批用于机器人的芯片。
这个名为Dadu的芯片有两个核心 - 一个用于运行神经网络，另一个用于控制运动。神经核心运行视觉算法，但也允许运动核心计划到达目的地的最佳路线或抓取物体的最佳运动。该研究所网络计算实验室主任，机器人芯片项目负责人韩银河设想了一系列应用，包括用手势控制咖啡和无人机的机器人。他说，在中国开发这样一个系统的好处是用户群庞大，这使得基于用户体验更新芯片设计的速度更快。
中国已经尝试过了，在失败之前，它震动了芯片行业。ICT在2001年成立了开发桌面CPU的团队。该团队成为中国芯片制造商龙芯的核心，但该公司的产品从未像创始人预期的那样得到广泛应用。中国集成电路产业正在快速扩张，占2000年至2016年全球集成电路市场全球增长的58%。但根据普华永道的数据，2016年，中国在全球半导体制造产能中的份额仍仅为14.2。
