> 数据图表如何了解1.1、与GPU定位云端AI不同，NPU是端侧AI时代新需求2025-4-11.1、与GPU定位云端AI不同，NPU是端侧AI时代新需求◼ 人工智能的发展主要依赖两个领域的创新和演进：一是模仿人脑建立起来的数学模型和算法，其次是半导体集成电路AI芯片。AI的发展一直伴随着半导体芯片的演进，1989年贝尔实验室的杨立昆（Yann LeCun）等人一起开发了可以通过训练来识别手写邮政编码的神经网络，但那个时期训练一个深度学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）需要长达3天，因此无法实际使用。硬件计算能力的不足，导致了当时AI科技泡沫的破灭。◼ 更高效的架构有利于推动AI加速成熟。英伟达早在1999年就发明了GPU，但直到2009年斯坦福大学才发表论文介绍了如何利用现代GPU实现远超过多核CPU的计算能力（超过70倍），把AI训练时间从几周缩短到了几小时。算力、模型一直是AI发展的要素，而芯片所代表的算力则是人工智能的底层基石。图表：AI人工智能与半导体计算芯片发展历程19401960198020002020“学习”的心理研究突破模型视觉皮层海马位置细胞的时间编码感知器Hopfield网络第一块FPGA新的DNN算法第一个晶体管第一块CPU (MCU)第一块GPU类脑芯片第一块芯片神经网络芯片基于深度学习的AI芯片来源：《AI芯片：前沿技术与创新未来》，中泰证券研究所3中泰证券工业制造
