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然而，随着全球芯片制造技术越来越先进，尤其是中国企业正在逐渐实现了对高端芯片市场的突破之后，美国却发现自己已经没有办法继续在半导体行业中继续保持优势了。近年来，我国已经成为了全球大的半导体市场。为了保持国内芯片制造业的发展水平，我国每年都要从国外进口大量的芯片。如果我国本土芯片制造业发展受到限制，那么我国就无法从国外进口芯片原材料和设备等产品。这样不仅会使国内企业的生产成本增加，还会对我国经济发展造成一定影响。芯片制造业作为一个新兴产业，其产业链很长，不仅需要大量的人才，而且还需要大量的资金。在芯片制造业发展初期，美国企业往往都需要向其他国家寻求帮助。比如台积电在美国建立了大规模的生产基地，主要目的就是为了解决美国本土的芯片短缺问题。
近些年，AI芯片对于整个芯片产业也起到了一个巨大的推动作用，相关的EDA工具，IP，设计服务，Foundry等等部门都有针对AI芯片的需求改进和发展，例如传统的IP厂商开始大力支持AI芯片的发展。这其中包括Arm、心思科技、Imagination、CEVA、Cadence、芯原以及videantis等等。
因为对于美国来说，如果想要保持自己在半导体领域上的优势，就必须要确保本国芯片制造企业在国际市场上具有较高的竞争力。而这种竞争力，主要体现在芯片设计、芯片制造以及芯片封装这个环节上。对于任何一个国家来说，这个环节都是非常重要的。
AI芯片有各种各样的架构，每个架构都有自己的特点，关键是取决于应用场景，比如Tianjic，大的优点是高算力、低功耗、高扩展性以及高并行度，如果应用场景需要这些特点，那么Tianjic就是很好的AI芯片。首先，在IC设计中有一系列降低功耗的手段；其次，功耗与芯片的架构有极大的关系，比如Tianjic的存算一体，所有的数据都在本地操作，这样带来的功耗损失就变少了，又比如，有的芯片虽然算力还不错，但是真正把网络运行起来能发挥的效率并不高，这种情况下，它的功耗是很高的。后，功耗还跟算法有关，如何把硬件的算力发挥出来，很多时候是需要让算法和硬件进行匹配的，比如Tianjic，会在工具链中自动编译优化，把客户的网络以高的效率映射到芯片中进行，省去客户对自己算法的优化过程，同时还节省了功耗。
近些年，AI芯片对于整个芯片产业也起到了一个巨大的推动作用，相关的EDA工具，IP，设计服务，Foundry等等部门都有针对AI芯片的需求改进和发展，例如传统的IP厂商开始大力支持AI芯片的发展。这其中包括Arm、心思科技、Imagination、CEVA、Cadence、芯原以及videantis等等。