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没有评测数据是说不清的，但从长远看，阿里自身业务是需要ai芯片的，也就是自身有明确丰富的应用场景，这对于芯片的迭代设计和可持续优化有非常大优势。
沙哈拉沙漠一粒沙
这个问题是我在阿里发布含光800那天就想问的，并且为了得出结果，我特意查了很多资料，最后得出一个结论：
这两款芯片是用于不同的场景的，所以无法直接比较，谁都打不了谁的脸，你也无法去证明！
先说说含光800，据阿里的说法，这是目前全球最强的AI芯片，因为在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，即每秒能处理7.8万张照片，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍。而在能效比上，更是做到了最顶级，达到了500 IPS/W，是第二名的3.3倍。
你能够看到的最直接的性能介绍在这里，并且说1颗顶10颗，4颗芯片能够完成别人40颗芯片的工作量，且性能更好。
而华为的昇腾910，按华为的说法，昇腾910计算力可达到 256TFOPS，比英伟达 Tesla V100 还要高出一倍。它的AI算力水平是国际顶尖AI芯片的2倍，其训练速度也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。
可见华为是重于算力计算，而阿里则是重于场景处理，比如图片处理，还真可能是不同的芯片类型，所以你是无法比较的。
不过我有另外一个办法来比，可以侧面证明阿里或许比华为的要强，因为阿里含光800说自己比业界最好的AI芯片性能高4倍，而昇腾910是国际顶尖AI芯片的2倍。
一个是最强的4倍，一个是最强的2倍，这样是不是比较出来了，所以说，阿里说自己是全球最强的AI芯片，可能还真没有吹牛。
不过说真的，对于国内动不动就说自己是全球第一，甚至还N项全球第一，全面面吊打友商，把友商按在地上狠狠摩擦的这种说法，我是持保守态度的
互联网乱侃秀
当然，阿里巴巴的含光800也不容小觑，含光800是阿里巴巴研发的高性能的AI推理芯片。该芯片推理性能达到78563 IPS，能效比500 IPS/W，是目前最强的推理芯片之一。
但是含光和华为的昇腾系列芯片实际上是两个范畴，昇腾主要侧重点在训练，而含光的主要侧重点在推理。训练和推理有什么不同呢？简单的说，如果是要用AI识别这个动物是一条狗，训练可以通过AI教会深度学习网络正确地标注一个有限集里面狗的图像特征是如何，然后该训练的结果可被用于检测更广泛世界里面的狗。
一般来说，训练需要海量的数据、密集的计算，所以AI训练很难通过智能手机完成，但是推理不是，推理是根据训练的结果对真实的世界进行再识别，所以推理不需要那么大的算力，现在很多智能手机的NPU的AI能力，那就是推理的能力。所以，对于AI来说，当前训练更加重要，需要的算力也越大，而推理相对简单一些。
这么说来，华为的AI芯片的含金量是高于阿里巴巴的AI芯片的，这个是由场景所需的能力决定的。
但是，这当然不意味着阿里巴巴的含光800的重要性不如华为，推理未来会很重要。IDC认为， 人工智能的算力分布将呈现 “二八法则” ，在早期阶段80%的算力集中在训练场景，在未来的大规模应用阶段80%的算力将集中在推理场景。
从另一方面来说，华为的昇腾系列芯片已经大规模商用，不但已经成功的商用于华为自己的
Atlas人工智能计算平台，还开放给了全国的开发者使用。比如汇医慧影就利用华为的AI能力，自研的CT肺结节算法在MPO全球AI算法大赛中高分夺冠。
从商用上来说，华为的芯片已经领先于阿里巴巴，已经在为我们提供服务，发布就能商用这点是华为的优势。阿里巴巴的含光自从发布后，目前除了内部使用，没听说大规模商用，这点也是不如华为
可能还有很多朋友觉得我的看法有失偏颇，我们可以看看全球第三方的评估。2019年Compass Intelligence在AI芯片组指数排名中，华为全球排名第7，阿里前二十都没有进入，谁更强一些自然而然的清楚了，国外的评测是不会管国内宣传的如何轰轰烈烈的。
所以，如果硬要比AI芯片的能力，华为毫无疑问是强于阿里巴巴。不过阿里巴巴才开始做芯片，假以时日，必然也会在全球AI芯片格局中占据一席之地。
IT老菜鸟
阿里芯片不可能和华为比，也没有办法和华为比，为什么呢，一个是技术出身的团体，一个是商人出生的财阀集团，但是名声很大，但是储备人才太少，杂牌军不可能和正规军比，大家都知道，有些人才不可能拿钱咋出来，所以现在阿里和华为没有办法比，但是在过20年有可能阿里芯片好，
夜市报道
阿里的含光800和华为的昇腾910都属于AI芯片，但是应用领域却有较大的区别。含光800是一款更加偏重于专用领域的产品；昇腾910相对通用一些，可以用作AI学习训练，两者的应用范围和设计目标存在较大差别。在AI计算刚刚兴起的今天，不管是阿里巴巴还是华为，各家厂商的AI芯片并没有统一的标准，突破也大多在特定落地领域，所以可比性并不强，实际效果和使用场景也息息相关，无法直接对比谁比谁厉害。
不过阿里和华为的两款AI芯片的愿景差不多，两款芯片产品短时间内都不会对外销售，只会大规模部署在自家云服务和相应的产品里，开发者只需要为算力付费即可。今后云服务就会是IT产业的水电煤，谁家的电线可以拉到山沟沟里去，谁家电的上网价最便宜，谁就会到得到最大的市场。
如果真要拿出一些数据来对比的话，含光800芯片在ResNet-50的推理性能可以达到78,563 IPS，这属于创世界记录的性能表现，顶着“全球最高性能AI推理芯片”的光环；华为昇腾910则属于通用性AI处理器，半精度（FP16）算力达256 TFLOPS，是业界的两倍；推理的昇腾310，整型（INT8）算力16 TOPS，功耗仅8W，在业界居于领先地位。
嘟嘟聊数码
首先说一下，阿里巴巴首款AI芯片：含光800
阿里巴巴2019云栖大会开幕首日，平头哥发布阿里巴巴第一款芯片含光800，，
含光，正是《列子·汤问》中孔周三大神剑之一。
至此，平头哥集齐AI芯片（含光800）、高性能处理器IP（玄铁系列）和一站式芯片设计平台（无剑SoC平台），端云一体全栈芯片产品家族的雏形已然显现。
阿里巴巴CTO张建锋说，含光芯片是万里长征的第一步，阿里今后会成为一家真正软硬件一体化协同发展的科技公司。
国外有英特尔青睐周边的山川河流，AMD曾钟情于F1赛道；国内华为对高山和古籍情有独钟，紫光展锐看上了动植物所承载的意象，而平头哥则继承了马云对武侠文化的热爱，玄铁、无剑、含光三芯片产品连发，每款都是传说中的利剑。
据现场介绍，在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。在杭州城市大脑的业务测试中，1颗含光800的算力相当于10颗GPU。
含光800采用平头哥自研芯片架构，集成达摩院算法，配以自动化开发工具。其顶层架构采用四核设计，任一NPU Core坏死，都不会影响芯片工作。
第一颗NPU的业务定位
因此阿里推出含光800芯片应对目前的市场问题。阿里巴巴达摩院研究院焦阳（骄旸）谈起这样一颗NPU的业务定位。
阿里巴巴达摩院研究院焦阳（骄旸）
骄旸表示，阿里做芯片，不仅是理论上的研究，还有实践的探索。对于阿里第一颗NPU的业务定位，他提到这三个方面：CNN类模式推理加速为主；通用可扩展道其他DNN模型；应用于数据中心、大型端上。
谈及为什么要做云上大芯片。骄旸称，阿里云计算业务在快速增长，处于国内领先地位。通过对硬件的设计帮助快速拓展业务，降低成本是非常核心的一步，云计算走到今天，没有硬核很难走下去。
“我们希望能够用很高算例的水平去做NPU。最重要的目的就是实现计算额突破，降低云计算成本。其中痛点就是算例，其成本要求很高，而传统计算平台很难满足要求。因此阿里想用技术带来新的业务能力，希望能够带来别人没有的功能。没有办法做的事，可以通过芯片去解决。”说做含光800的初心，骄旸给出了这样的回应。
想要做好一款AI芯片并不容易，无论事阿里巴巴还是业界，AI芯片第一步要做的是训练，而第二步是推理。传统的互联网公司主要做搜索，广告。而阿里除了这些还有很丰富的视觉类领域，比如淘宝图片搜索，智能城市，智能工厂，更多用到CNN类模型，因此阿里以CNN类模式推理加速为主。
含光800中集成了达摩院算法，深度优化CNN网络及视觉DNN模型，有效提升了视觉计算效率。
骄旸介绍了第一颗NPU的业务定位，CNN类模型推理加速为主，通用可扩展到其他DNN模型，主要应用于数据中心、大型端上。
例如，阿里的业务中，城市大脑、工业大脑、图像视频审核、图像视频标注、图文搜索等擅长基于CNN的算法加速，搜索推荐、广告、语音客服、自动翻译等则通用其他DNN模型。
接下来再说下华为AI芯片
实际上，在这次「 全球最强 」的一个月前，华为也在深圳正式发布了号称「 史上最强 」的 NPU 芯片昇腾 910。
算力最强！华为最新AI芯片昇腾910面世
华为8月23日在深圳正式推出号称算力最强的AI芯片Ascend910（昇腾910），以及全场景AI计算框架MindSpore。华为公司轮值董事长徐直军称，在今年9月即将开幕的华为全联接大会上，还有更多的AI新品面世。
自2018年10月以来，华为的AI战略稳步而有序地推进。此次正式发布的AI芯片是昇腾910，属于Ascend-max系列。华为称，实际测试结果显示，在算力方面，昇腾910所需功耗仅310W，低于设计规格的350W。“昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。”华为公司轮值董事长徐直军表示，已经把昇腾910用于实际AI训练任务。面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器。
徐直军在会上重申了华为公司的AI战略。他说，华为定位AI是一种新的通用目的技术，如同19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，将应用到经济的几乎所有地方。同时华为也认为AI的应用总体还处于发展初期，AI技术和能力相比于长远期望还有很大差距。减小甚至消除这些差距，加速AI的应用，正是华为AI战略的初衷和目标。
未来华为AI将促成十个方面的改变，包括通过提供更强的算力，使复杂模型训练能在几分钟、甚至几秒钟内完成；提供更经济、更充裕的算力，让算力不再稀缺、不再昂贵；通过全场景方案，适应企业不同需要，确保用户隐私得到尊重和保护，让AI能够部署在任何场景，而不仅仅是公有云；投资基础AI算法研究，实现更少的数据需求，即数据高效等。
哪个为真？华为阿里都称推出全球最强AI芯片
9月25日，在阿里2019云栖大会上，阿里CTO张建锋推出了阿里首款AI芯片「含光800」。张建锋说，这是全球最高性能的AI推理芯片，一块含光800相当于10块GPU，峰值性能为7.8万IPS（每秒能处理7.8万张照片），比目前业界最好的AI芯片性能高4倍，峰值能效达到500IPS/W，是第二名的3.3倍。含光为上古三大神剑之一，该剑含而不露，光而不耀。
但是有些网友表示，华为前不久发布了AI芯片昇腾910，当时也号称是全球算力最强，到底哪个才是真的？
按照华为说法，昇腾910计算力可达到256TFOPS，比英伟达TeslaV100还要高出一倍。它的AI算力水平是国际顶尖AI芯片的2倍，其训练速度也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。
事实上，把华为和阿里的AI芯片直接做对比，并不是特别合适，因为它们的用途不一样，华为昇腾910主要是用来「训练」的，而阿里含光800主要是用来「推理」。打个比方，那个会下围棋的「阿法狗」，教会阿法狗下棋是训练（用类似昇腾910的芯片），阿法狗下棋时用根据对手李世石每一步棋不断「推断」（用类似含光800的芯片）自己接下来该怎么下。
AI芯片分类
通常，AI芯片的分类通常有两维度：承担任务（训练、推理）和部署位置（云端、终端）。
维度1：承担任务（训练、推理）
一项深度学习工程的搭建，可分为训练（training）和推断（inference）两个环节：
环节一：训练环境通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据（大数据）和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，华为的昇腾910就是专门用来训练模型的。
环节二：推断（inference）环节指利用训练好的模型，使用新的数据去"推断"出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然推断环节的计算量相比训练环节少，但仍然涉及大量的矩阵运算，阿里含光800主要是用来「推理」的。
训练芯片，注重绝对的计算能力，而推断芯片更注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。训练将在很长一段时间里集中在云端，推理的完成目前也主要集中在云端，但随着越来越多厂商的努力，很多的应用将逐渐转移到终端。（昇腾910、含光800都部署在云端）
维度2：部署位置（云端、终端）
AI芯片部署的位置有两种：云端、终端，所以根据部署的位置不同，AI芯片可以分为：云AI芯片、端AI芯片。
云端，即数据中心，在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量，单一处理器无法独立完成，因此训练环节只能在云端实现。
终端，即手机、安防摄像头、汽车、智能家居设备、各种IoT设备等执行边缘计算的智能设备。终端的数量庞大，而且需求差异较大。
云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。基于云AI芯片的技术，能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接，并且连接能够保持最大的稳定。
端AI芯片的特点是体积小、耗电少，而且性能不需要特别强大，通常只需要支持一两种AI能力。相比于云AI芯片来说，端AI芯片是需要嵌入进设备内部的，当在设备内部中嵌入了端AI芯片之后，能够让设备的AI能力进一步提升，并且让设备在没有联网的情况之下也能够使用相应的AI能力，这样AI的覆盖变得更为全面。
最后得出一个结论：
这两款芯片是用于不同的场景的，所以无法直接比较，谁都打不了谁的脸，你也无法去证明！
游戏人超超
华为的芯片，不管是手机的麒麟，还是服务器的鲲鹏，还是其他视频解码芯片，出货都几亿片了，是切切实实用在几亿台不同设备上，阿里只是发布了一个芯片，连阿里自己都没开始用吧，这比个鸡毛啊
桂林郡太守
首先非常感谢在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
这个问题是我在阿里发布含光800那天就想问的，并且为了得出结果，我特意查了很多资料，最后得出一个结论：
这两款芯片是用于不同的场景的，所以无法直接比较，谁都打不了谁的脸，你也无法去证明！
先说说含光800，据阿里的说法，这是目前全球最强的AI芯片，因为在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，即每秒能处理7.8万张照片，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍。而在能效比上，更是做到了最顶级，达到了500 IPS/W，是第二名的3.3倍。
你能够看到的最直接的性能介绍在这里，并且说1颗顶10颗，4颗芯片能够完成别人40颗芯片的工作量，且性能更好。
而华为的昇腾910，按华为的说法，昇腾910计算力可达到 256TFOPS，比英伟达 Tesla V100 还要高出一倍。它的AI算力水平是国际顶尖AI芯片的2倍，其训练速度也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。
可见华为是重于算力计算，而阿里则是重于场景处理，比如图片处理，还真可能是不同的芯片类型，所以你是无法比较的。
不过我有另外一个办法来比，可以侧面证明阿里或许比华为的要强，因为阿里含光800说自己比业界最好的AI芯片性能高4倍，而昇腾910是国际顶尖AI芯片的2倍。
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在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
IT资讯
首先说一下，阿里巴巴首款AI芯片：含光800
阿里巴巴2019云栖大会开幕首日，平头哥发布阿里巴巴第一款芯片含光800，，
含光，正是《列子·汤问》中孔周三大神剑之一。
至此，平头哥集齐AI芯片（含光800）、高性能处理器IP（玄铁系列）和一站式芯片设计平台（无剑SoC平台），端云一体全栈芯片产品家族的雏形已然显现。
阿里巴巴CTO张建锋说，含光芯片是万里长征的第一步，阿里今后会成为一家真正软硬件一体化协同发展的科技公司。
国外有英特尔青睐周边的山川河流，AMD曾钟情于F1赛道；国内华为对高山和古籍情有独钟，紫光展锐看上了动植物所承载的意象，而平头哥则继承了马云对武侠文化的热爱，玄铁、无剑、含光三芯片产品连发，每款都是传说中的利剑。
据现场介绍，在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。在杭州城市大脑的业务测试中，1颗含光800的算力相当于10颗GPU。
含光800采用平头哥自研芯片架构，集成达摩院算法，配以自动化开发工具。其顶层架构采用四核设计，任一NPU Core坏死，都不会影响芯片工作。
第一颗NPU的业务定位
因此阿里推出含光800芯片应对目前的市场问题。阿里巴巴达摩院研究院焦阳（骄旸）谈起这样一颗NPU的业务定位。
阿里巴巴达摩院研究院焦阳（骄旸）
骄旸表示，阿里做芯片，不仅是理论上的研究，还有实践的探索。对于阿里第一颗NPU的业务定位，他提到这三个方面：CNN类模式推理加速为主；通用可扩展道其他DNN模型；应用于数据中心、大型端上。
谈及为什么要做云上大芯片。骄旸称，阿里云计算业务在快速增长，处于国内领先地位。通过对硬件的设计帮助快速拓展业务，降低成本是非常核心的一步，云计算走到今天，没有硬核很难走下去。
“我们希望能够用很高算例的水平去做NPU。最重要的目的就是实现计算额突破，降低云计算成本。其中痛点就是算例，其成本要求很高，而传统计算平台很难满足要求。因此阿里想用技术带来新的业务能力，希望能够带来别人没有的功能。没有办法做的事，可以通过芯片去解决。”说做含光800的初心，骄旸给出了这样的回应。
想要做好一款AI芯片并不容易，无论事阿里巴巴还是业界，AI芯片第一步要做的是训练，而第二步是推理。传统的互联网公司主要做搜索，广告。而阿里除了这些还有很丰富的视觉类领域，比如淘宝图片搜索，智能城市，智能工厂，更多用到CNN类模型，因此阿里以CNN类模式推理加速为主。
含光800中集成了达摩院算法，深度优化CNN网络及视觉DNN模型，有效提升了视觉计算效率。
骄旸介绍了第一颗NPU的业务定位，CNN类模型推理加速为主，通用可扩展到其他DNN模型，主要应用于数据中心、大型端上。
例如，阿里的业务中，城市大脑、工业大脑、图像视频审核、图像视频标注、图文搜索等擅长基于CNN的算法加速，搜索推荐、广告、语音客服、自动翻译等则通用其他DNN模型。
接下来再说下华为AI芯片
实际上，在这次「 全球最强 」的一个月前，华为也在深圳正式发布了号称「 史上最强 」的 NPU 芯片昇腾 910。
算力最强！华为最新AI芯片昇腾910面世
华为8月23日在深圳正式推出号称算力最强的AI芯片Ascend910（昇腾910），以及全场景AI计算框架MindSpore。华为公司轮值董事长徐直军称，在今年9月即将开幕的华为全联接大会上，还有更多的AI新品面世。
自2018年10月以来，华为的AI战略稳步而有序地推进。此次正式发布的AI芯片是昇腾910，属于Ascend-max系列。华为称，实际测试结果显示，在算力方面，昇腾910所需功耗仅310W，低于设计规格的350W。“昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。”华为公司轮值董事长徐直军表示，已经把昇腾910用于实际AI训练任务。面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器。
徐直军在会上重申了华为公司的AI战略。他说，华为定位AI是一种新的通用目的技术，如同19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，将应用到经济的几乎所有地方。同时华为也认为AI的应用总体还处于发展初期，AI技术和能力相比于长远期望还有很大差距。减小甚至消除这些差距，加速AI的应用，正是华为AI战略的初衷和目标。
未来华为AI将促成十个方面的改变，包括通过提供更强的算力，使复杂模型训练能在几分钟、甚至几秒钟内完成；提供更经济、更充裕的算力，让算力不再稀缺、不再昂贵；通过全场景方案，适应企业不同需要，确保用户隐私得到尊重和保护，让AI能够部署在任何场景，而不仅仅是公有云；投资基础AI算法研究，实现更少的数据需求，即数据高效等。
哪个为真？华为阿里都称推出全球最强AI芯片
9月25日，在阿里2019云栖大会上，阿里CTO张建锋推出了阿里首款AI芯片「含光800」。张建锋说，这是全球最高性能的AI推理芯片，一块含光800相当于10块GPU，峰值性能为7.8万IPS（每秒能处理7.8万张照片），比目前业界最好的AI芯片性能高4倍，峰值能效达到500IPS/W，是第二名的3.3倍。含光为上古三大神剑之一，该剑含而不露，光而不耀。
但是有些网友表示，华为前不久发布了AI芯片昇腾910，当时也号称是全球算力最强，到底哪个才是真的？
按照华为说法，昇腾910计算力可达到256TFOPS，比英伟达TeslaV100还要高出一倍。它的AI算力水平是国际顶尖AI芯片的2倍，其训练速度也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。
事实上，把华为和阿里的AI芯片直接做对比，并不是特别合适，因为它们的用途不一样，华为昇腾910主要是用来「训练」的，而阿里含光800主要是用来「推理」。打个比方，那个会下围棋的「阿法狗」，教会阿法狗下棋是训练（用类似昇腾910的芯片），阿法狗下棋时用根据对手李世石每一步棋不断「推断」（用类似含光800的芯片）自己接下来该怎么下。
AI芯片分类
通常，AI芯片的分类通常有两维度：承担任务（训练、推理）和部署位置（云端、终端）。
维度1：承担任务（训练、推理）
一项深度学习工程的搭建，可分为训练（training）和推断（inference）两个环节：
环节一：训练环境通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据（大数据）和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，华为的昇腾910就是专门用来训练模型的。
环节二：推断（inference）环节指利用训练好的模型，使用新的数据去"推断"出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然推断环节的计算量相比训练环节少，但仍然涉及大量的矩阵运算，阿里含光800主要是用来「推理」的。
训练芯片，注重绝对的计算能力，而推断芯片更注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。训练将在很长一段时间里集中在云端，推理的完成目前也主要集中在云端，但随着越来越多厂商的努力，很多的应用将逐渐转移到终端。（昇腾910、含光800都部署在云端）
维度2：部署位置（云端、终端）
AI芯片部署的位置有两种：云端、终端，所以根据部署的位置不同，AI芯片可以分为：云AI芯片、端AI芯片。
云端，即数据中心，在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量，单一处理器无法独立完成，因此训练环节只能在云端实现。
终端，即手机、安防摄像头、汽车、智能家居设备、各种IoT设备等执行边缘计算的智能设备。终端的数量庞大，而且需求差异较大。
云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。基于云AI芯片的技术，能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接，并且连接能够保持最大的稳定。
端AI芯片的特点是体积小、耗电少，而且性能不需要特别强大，通常只需要支持一两种AI能力。相比于云AI芯片来说，端AI芯片是需要嵌入进设备内部的，当在设备内部中嵌入了端AI芯片之后，能够让设备的AI能力进一步提升，并且让设备在没有联网的情况之下也能够使用相应的AI能力，这样AI的覆盖变得更为全面。
最后得出一个结论：
这两款芯片是用于不同的场景的，所以无法直接比较，谁都打不了谁的脸，你也无法去证明！
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还是华为更厉害，厉害的不知一点。推理芯片难度不大，都是有规律的运算。对于某种固定场景。很容易达到很高性能。训练芯片比较难，华为用了很多世界最先进技术。难度不是一个级别。阿里主要用于人脸识别等单一场景，容易做到高性能
