目前，谷歌、微軟、Facebook、亞馬遜等全球網絡服務巨頭開始進軍芯片組解決方案的自主研發，並且投入重金。2017年亞馬遜支出226億美元用於研發，比2016年增長41%，其中相當部分用於設計定製人工智能芯片之上。
在研發支出上緊隨其後的是Alphabet、英特爾、微軟和蘋果公司。Facebook的研發支出從2016年的第13位上升至2017年的第9位，該公司將研發支出增加了32%，達到了78億美元。
互聯網巨頭紛紛自研芯片，且以人工智能芯片為主，將降低對NVIDIA、高通、英特爾等芯片廠商的依賴，滿足自身不同設備對於芯片性能的特殊需求，提高用戶黏性。
啟動芯片自研 各大廠商做了什麼？
谷歌於2016年正式發佈了Pixel手機，受到業內一直好評，Pixel 3系列也計劃在今年推出，但是與之前不同的是，谷歌今年的Pixel 3或將直接用上自研處理器。2017年，谷歌高調聘請了蘋果A系列處理器開發主要領導人之一Manu Gulati，向業內暗示其正在建立一個手機處理器芯片的硬件設計團隊。專家向記者表示，為了加強Pixel手機的圖像識別速度，谷歌將希望寄託於自己研發的芯片上。據記者調查瞭解，谷歌之所以想要提升其圖像處理速度，是因為蘋果手機處理器芯片速度已經發展到了谷歌的7倍。
蘋果公司計劃從2020年開始，全方面使用自主研發的處理器芯片來替代傳統大廠的處理器芯片。專家表示，一直以來，蘋果公司傾力所追求的是封閉生態，但因為自身產業跨行太多，無法自主完成所有的生產步驟，但這依舊無法阻擋蘋果公司向“封閉生態”邁進的腳步。
在獲得ARM架構許可證後，蘋果開始設計自己的芯片，第一款產品被用於iPhone 5S，64位的A7芯片採用了四核圖形處理器，而到了蘋果A11芯片，圖像處理速度更是翻倍，高性能的內核使其速度較上一代產品快了25%。專家向記者解釋，蘋果自主研發的處理器，最大的優勢在於適配機型。不論蘋果設計的處理器性能有多高，都有與其匹配的蘋果機型。與之相比，高通的處理器想要找到合適的安卓手機，就沒那麼容易了。
除了谷歌、蘋果外，微軟也有向處理器芯片進軍的態勢。2018年3月，正值各大公司招聘搶人的熱潮，微軟在招聘職位中，悄然的列出了對AI處理器人才的需求。這或許是微軟對於2017年所喊口號的呼應，2017年微軟宣佈將推出新一代處理單元，為自身的增強現實眼鏡提供處理芯片，微軟將這款產品定位於為人工智能（AI）工作負載提供集成的協處理器，作為其投身AI領域的試金石。
擺脫對傳統芯片廠商依賴 提高用戶黏性
自主研發處理器芯片的費用並不低，為什麼各大廠商紛紛入局？專家表示這是增加芯片設計的自主性，提高對用戶黏性的重要一步。
與傳統大廠相比，在適配度方面，蘋果自主研發的芯片會更切合蘋果終端產品；在性能方面，蘋果自主研發的芯片能耗更低，且兼容性更好。在圖形輸出功能方面，蘋果更是規劃加入現今較為火熱的人工智能和增強現實技術，所以對於處理器芯片的要求也會越來越高；在成本方面，雖然蘋果每年都會支出一些自主研發費用，但是這些費用與“購買專利與產品”相比，還是會節省不少。專家向記者解釋，研發自己的芯片，不僅可以減少蘋果公司內部管理的複雜性，更可以幫助公司減少成本，加速公司運轉。因此，研發自己的芯片是蘋果為以後發展鋪路的重要一環。
而對於谷歌來說，自主研發芯片，尤其是具備深度學習性能的芯片，或是為了谷歌爭奪AI市場做鋪墊。記者查閱資料發現，谷歌推出的TPU在靈活度上並不高，尤其在深度學習上，與CPU、GPU、FPGA相比，靈活度屬於較低的一類。但是，在效率上，谷歌的這款TPU卻檔次較高，針對特定AI優化算法，這款TPU可以達到很高的效率。
專家向記者表示，谷歌這款TPU是幾年前的技術，當時的噱頭很大，但是真正的目的卻令人深思。按照谷歌以往“聲東擊西”的作風，專家推測，這次的高調宣傳可能是因為谷歌“已有更好的技術”或者是因為需要“誤導別人研究方向的煙霧彈”。但不論原因是什麼，谷歌進軍AI領域的野心已經昭然若揭。谷歌擁有足夠數目的機器來支持其自主研發AI處理器，便於芯片的“訓練”，例如谷歌的識別貓臉神經網絡，就是利用上萬個充足數量的中央處理器，歷時七天，完成的“訓練”。
近年來，微軟在AI芯片上的開發力度也很大。微軟希望使用一些替代品來替換他人的“人臉識別、神經網絡技術”，即使定製芯片需要昂貴的費用，微軟也會去嘗試，更高的靈活性成為了微軟追求的目標。雖然微軟的定製化芯片沒有谷歌的進程快，但是專家表示，微軟完全可以憑藉其龐大的需求重新定義芯片，為其自主研發的控制器在AI市場上開闢新的空間。
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