随着 Google 推出 TPU 后，半导体产业竞相投入 AI（人工智慧）技术研究与商用化，希望能将 AI 技术与晶片加以结合，以满足诸多终端应用服务的需求。根据 TrendForce 旗下拓墣产业研究院观察，在硅智财大厂 Arm 推出 Ethos 系列的 NPU 方案后，以资料结构运算精度 INT8 的运算效能表现，预料将是各方晶片大厂在 AI 推论应用的重要指标之一。
在此之前，儘管近年来市场不断推出 NPU、APU 乃至于 DSP 等专用 AI 硅智财方案，但 Arm 仅是强化 CPU 与 GPU 在 AI 性能上的表现，并未推出专用的 AI 加速器硅智财方案。不过，由于 Arm 是全球硅智财龙头大厂，在 Arm 陆续推出 Ethos NPU 方案后，AI 技术的发展方向大致已经确定，INT8 的运算性能提升将是各家晶片大厂竞逐的重点之一，与此同时，如何兼具成本效益与功耗表现也将是业者必须考量的关键。
拓墣产业研究院分析师姚嘉洋表示，Arm 在推出 AI 专用的 NPU 硅智财方案后，有可能会影响 Arm 与其他 AI 硅智财业者之间的竞合关係，从手机处理器乃至于微控制器等晶片业者如何选用硅智财方案，将会是 2020 年下半年的观察重点。
而 NVIDIA 在推出 Turing（图灵）架构的 GPU 方案后，已有一年半以上的时间，并未针对 AI 训练应用有任何动作；在此之前，NVIDIA 所推出的 Tesla V100 等相关产品，由于搭载 HBM、NVLink 等技术，让 NVIDIA 在云端服务、AI 模型训练与 HPC 等市场，取得出色的成绩。拓墣预期，新一代 GPU 架构的产品将有机会承接 Tesla V100 的角色，持续稳固 NVIDIA 在 AI 训练市场的领导地位。
至于在手机处理器方面，为了带给消费者更好的使用体验，5G 将扮演资料与 AI 模型之间传输的重要角色，这将促使手机处理器的 AI 运算性能必须向上提升，除了 CPU 的升级外，再加上针对新一代 AI 加速运算的硅智材导入，以及 LPDDR5 在进入量产后，与处理器之间的搭配，都会提升手机处理器的 AI 运算效能，消费者将有机会体验到更即时的语音翻译、脸部解锁功能。
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