从上述获得投资的初创公司来看，它们所专注研究的领域是不大相同的，比如地平线机器人研究的AI芯片主要用于自动驾驶和智能家居，西井科技研究的AI芯片则更适用于医疗产品，云天励飞研发的AI芯片则更适用于图像识别，而Nervana研发的芯片则擅长于机器学习。

另外，从那些选择自己研发AI芯片的公司来看，他们的着重点也各异。比如，去年Google推出了专为机器学习定制的处理器TPU；今年5月传苹果要开发AI芯片，可用于面部识别和语音识别（华为也打算今年秋天推出AI芯片）；今年7月传微软将为下一代 HoloLens加入自主设计的AI芯片，可以在本地分析用户在设备上看到和听到的内容；Facebook研发的AI芯片，则主要专注于人脸识别和翻译等。

从这些趋势来看，整个行业对芯片的要求越来越高，越来越细化。有人甚至认为，英特尔在AI芯片上的发展有一些落后。除了收购成立AI团队外，atv，英特尔的产品线也日渐成熟，比如Lake Crest，可以根据颜色和品种把数百万张猫的图片分类。但很多客户表示想要专门的芯片，而不是单一的中央处理器。

这是因为，中央处理器可被认为是大脑的一部分，做逻辑处理，而且也像交警，通过计算机来协调数据流。而专门芯片在产业内被视为加速器，在处理AI任务时速度比中央处理器要快。

除了越来越细分外，AI芯片的处理速度也是吸引众多客户的关键原因所在。而且在很多家公司的AI产品介绍中，就写到处理速度更快，而且还节省成本。对此，研究机构 Tirias Research 的分析师吉姆·麦格雷格（Jim McGregor）就曾表示：

消费者希望没有任何延迟，开奖，可以实时进行处理。对一辆具备自动驾驶功能的汽车来说，你不能指望它把数据传输到云端，再反馈回结果，避免撞车事故。自动驾驶时产生的数据量是巨大的，你不能把所有数据都上传到云端。预计到 2025 年，每一台设备都将会内置人工智能。