​​人工智能芯片主要分为通用类芯片（如GPU、FPGA）、专用集成电路（ASIC）、类脑计算芯片等。​​ 其中，GPU擅长并行计算，广泛用于模型训练；FPGA通过硬件灵活配置支持多指令流处理，常见于云端预测任务；ASIC如TPU则针对特定算法深度优化，提供极致能效比；类脑芯片通过模拟人脑神经元结构实现低功耗智能计算。

1. ​​通用类芯片​​包括GPU和FPGA。GPU凭借大规模并行计算能力，成为AI训练的主流选择，英伟达的A100、H100系列即属此类；FPGA则以硬件流水线并行见长，适合实时推理场景，微软的Project Catapult是典型应用。

2. ​​专用集成电路（ASIC）​​专为特定算法设计，如谷歌的TPU通过降低计算精度换取高性能，寒武纪的思元系列则聚焦云端训推一体场景，深算一号兼容CUDA环境，适配主流开发生态。

3. ​​类脑计算芯片​​颠覆传统架构，采用神经拟态设计，IBM TrueNorth包含百万级数字神经元，能效比达传统芯片千倍，英特尔Loihi2支持实时学习，适用于边缘端自适应任务。

选择AI芯片需权衡算力、功耗、生态兼容性。云端训练偏好高算力GPU/TPU，边缘推理倾向低功耗ASIC/FPGA，未来类脑芯片或将突破冯·诺依曼架构局限，重构智能计算范式。