从通用性来讲，算力芯片有三种，专用的ASIC芯片，

从通用性来讲，算力芯片有三种，专用的asiC芯片，通用的GPGPU，还有介于专用和通用之间的FPGA。目前的AI加速芯片市场以通用性为主，GPGPU占到90%的市场份额。
在用途上，一种是训练芯片，用来训练大模型，算力和精度要求高；另一种是推理芯片，是在已经完成训练的模型上，根据输入数据反馈输出结果，算力和精度要求都低很多。
AI算力芯片折旧一般2-3年，最长不超过5年。从2019年开始，算力需求每10个月翻一番，产品更新迭代很快。
目前的市场格局下，英伟达是绝对的龙头老大，拥有最先进的加速芯片H100和最高的市占率。
因为美国政府的制裁，英伟达不能直接向中国出口先进的算力芯片，只能提供性能阉割版的芯片，海外能用A100和H100，国内只能买A800和H800，从参数上看差了30%多性能，实际用下来大概差了一半。
以GPT-3为例，openai训练使用了一万张A100，训练了14.8天左右。GPT-4没有详细披露训练过程，估计是用2-3万张A100训练了一个月左右的时间。
国内的厂商中，海光息 从实际量产的技术上来讲是第一梯队。海光的深算1号可以运行大模型，但只相当于英伟达的P100，等于是14年左右的技术水平，而且实际运行的稳定性差很多。
除了海光之外，华为的昇腾910也能拿来当训练芯片，但是目前只能运行华为自己内部经过优化后的模型，估计在通用性上还是差点意思。
昇腾（HUAWEI Ascend) 910是业界算力最强的AI处理器，基于自研华为达芬奇架构3D Cube技术，实现业界最佳AI性能与能效，架构灵活伸缩，支持云边端全栈全场景应用。算力方面，昇腾910完全达到设计规格，半精度（FP16）算力达到320 TFLOPS，整数精度（INT8）算力达到640 TOPS，功耗310W。