据永生联众科技所知的，目前人工智能芯片的公司有苹果、高通、谷歌、亚马逊、微软、英伟达以及中国人工智能芯片公司寒武纪科技公司。

　　苹果公司
　　苹果公司最早在 2011年推出语音助手 Siri时，就开始了人工智能的尝试，但在那以后它在人工智能领域一直鲜有大动作，但是最近，根据彭博社的报道，这家电子消费品巨头也要像 Google和高通一样开发专业的人工智能芯片了。
　　苹果正在研发一款专门处理人工智能相关任务的芯片，他们内部将其称为「苹果神经引擎」(Apple Neural Engine)。据彭博社的消息，这块芯片将能够改进苹果设备在处理需要人工智能的任务时的表现，比如面部识别和语音识别等。
　　同时，有了这块芯片，苹果就可以全力布局以设备为中心的人工智能。苹果在人工智能领域的反应一直比较迟钝，这使得亚马逊的智能助手 Alexa捷足先登，占据了智能家居的市场，但像人工智能芯片这样的产品极有可能会让苹果再一次重演后来居上的戏码。
　　
　　高通
　　Qualcomm Technologies, Inc.工程技术执行副总裁，Matt Grob在一次采访中说到：
　　在Qualcomm，创新是的企业文化。我们为研发出大规模改变世界的基础技术而深感自豪。在人工智能方面也不例外。我们于十年前就开始了基础研究，目前我们的现有产品支持了许多人工智能用例：从计算机视觉和自然语言处理，到各种终端，如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时，我们正在研究更广泛的课题，例如面向无线连接、电源管理和摄影的人工智能。
　　自2007年，Qualcomm开始探索面向计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法，随后还将其研究范围从仿生方法拓展到了人工神经网络——主要是深度学习领域(这是机器学习的一个子范畴)，并展现出一流的成果。一个令人瞩目的例子就是，2012年AlexNet利用深度学习技术(而非传统手作计算机视觉)赢得ImageNet比赛。
　　Qualcomm骁龙移动平台是最高性能移动终端的首选系统级芯片(SoC)。人工智能工作负载在这方面提出了另一个挑战。通过在适宜的计算引擎上运行各种机器学习任务(如CPU、GPU和DSP等)，我们能提供最高效的解决方案。这已经集成在了我们的SoC中。Qualcomm Hexagon DSP就是一个典型范例。
　　
　　谷歌
　　谷歌公司在2017年度创新大会上(Google I/O 2017)展示了第二代人工智能专用处理器(TPU)，其强大性能引起军方和军工企业高度关注。
　　第二代TPU主要以云端方式提供服务，即客户通过购买权限的方式接入谷歌云环境，使用TPU资源进行在线运算和处理。
　　美国防部对TPU在人工智能和机器学习领域的突出性能表现出极大兴趣，已与谷歌探讨未来使用TPU部署“军事云2.0”，以增强美军无人系统的协同作战能力。美空军研究实验室就TPU在军用无人机智能化组网、协同行动等方面的应用与谷歌进行了研讨。 亚马逊
　　亚马逊一直在开发一项先进的语音识别功能，该功能可让其Echo智能音箱内置的Alexa语音助手能够根据声音识别用户的身份。
　　亚马逊的新功能会匹配发出指令的人和语音样本(或者说“声波纹”)，以确认他的身份。主要账号所有者可要求提供特定的声波纹才能访问特定的指令。例如，通过设置，用户能够使得诸如信用卡支付和通过Echo打开咖啡机的操作要提供家长的语音。
　　亚马逊至少是从2015年夏季开始开发该项内部名称为Voice ID的功能。直到去年夏末，该功能仍然在Alexa的发展路线图上，但目前还不清楚它将于什么时候推出，是否真的推出。据其中一位消息人士透露，它的底层技术已经完成开发，现在就只剩下将该功能整合到Echo产品的问题了。多个因素可能会推迟或者阻碍该功能的推出，其中包括隐私担忧。
　　亚马逊已经允许Echo用户设置不同的个人档案，以及在它们之间切换，但用户必须要先说“切换账号”或者使用Alexa应用才能切换。Alexa应用也有设置要求用户大声说出四位数的验证码来确认信用卡支付。
　　
　　微软
　　8月23日，微软在 HotChips大会上正式揭晓了 Brainwave系统，该产品是微软加入人工智能硬件竞赛的首发产品。微软表示这款高速度、低延迟的 AI专用芯片系统可以为机器学习开发者们提供超越 GPU的性能。
　　微软的研究人员现场展示了 Brainwave的威力：在使用英特尔最新的 Stratix 10 FPGA(现场可编程门阵列)芯片的情况下，Brainwave运行 Gated Recurrent Unit(LSTM的变种)的浮点运算速度可高达 39.5 TFLOPS，并且不需要任何批量处理，即芯片可以即时处理每一项提交上去的请求，为机器学习系统提供实时的见解。
　　微软的展示的 Stratix 10是一款全新芯片，还有与英特尔合作优化的空间。据Burger计算，使用 Stratix 10的 Brainwave的运算速度最高应该可以实现 90 TFLOPS。
　　目前，Brainwave只支持在微软 CNTK框架和谷歌 TensorFlow框架下的模型。其团队正开发兼容 Caffe等其他框架的 Brainwave版本。微软表示，未来，第三方客户将可以在 Brainwave上运行任何模型，不过并未给出 Brainwave全面上市的时间表。
　　
　　中国人工智能芯片公司寒武纪
　　寒武纪科技有“全球AI芯片界首个独角兽”之称，寒武纪科技便源自中科院计算所——中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构，被誉为“中国计算机事业的摇篮”，曾自主研发了中国首台数字电子计算机、首个通用CPU，为中国计算机产业界和学术界培养了大量高技术人才，创办了联想、曙光等一批高技术企业，中科院计算所也是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。
　　有强大科研支撑的寒武纪，成绩灰常耀眼。它是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线。
　　2016年发布的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备、智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器，入选了第三届世界互联网大会(乌镇)评选的十五项“世界互联网领先科技成果”，国内外主流媒体纷纷报道。
　　
　　英伟达
　　随着全球IT业由移动互联网时代转向智能物联网时代，人工智能热潮方兴未艾。据研究机构IDC预计，各行各业对认知系统和人工智能的广泛采用，将使全球在这两方面的投入从2016年的近80亿美元提升至2020年的470多亿美元。
　　对更高运算处理能力的需求持续上升，为半导体产业注入新的增长动力。为了抢占人工智能市场的庞大商机，英伟达及其芯片业的同行，乃至一些IT巨头，都在加快投资和研发脚步。
　　去年8月，芯片巨头英特尔收购了专注于人工智能解决方案的初创企业Nervana系统公司，并计划集成Nervana技术芯片的首个人工智能专用硬件，能够使深度学习系统运行速度提升100倍。今年3月，英特尔还宣布成立专门的人工智能产品事业组，将横跨英特尔所有部门展开合作，旨在降低人工智能成本并开发各种标准。