如何给AI项目做芯片选型

在算力为王的时代，合适的芯片才是AI项目成功的关键基石。

在当今的人工智能浪潮中，无论是初创公司还是科技巨头，都面临着一个关键问题：如何为AI项目选择合适的芯片？面对市场上从云端到边缘的各种芯片架构——CPU、GPU、NPU、TPU以及最新的神经形态处理器，做出正确的选择变得至关重要。

据最新数据显示，2025年中国AI计算加速芯片市场规模预计将达到2398亿元，其中GPU凭借并行计算能力和成熟生态占据主导地位，而非GPU芯片（如ASIC、FPGA）在边缘计算等特定场景中的占比也超过30%-2。

一、核心选型维度：明确项目需求

在开始选择具体型号前，请先明确以下四个核心问题：

1. AI算力需求

评估项目是否需要本地AI推理能力以及需要多大的算力。是简单的关键字唤醒，还是复杂的图像识别？轻量级终端设备可能只需要几GOPS的算力，而大模型训练可能需要成千上万的TFLOPS算力-1。

2. 功耗约束

设备是电池供电（对功耗极其敏感），还是持续供电（可适当追求性能）