在Google TPUAI芯片的热浪中，新兴玩家面临哪些挑战？文章探讨了数据中心领域AI芯片的大热潮，以及新进入者如何克服巨头如Google等财力雄厚企业的市场壁垒。文章指出，尽管市场前景光明，但新玩家必须解决多个难题，包括来自终端的数据不足、成本和时间限制、以及需要平衡众多因素以设计和制造定制芯片。
文章引述Synopsys人工智能产品和研发总监Stelios Diamantidis的话：“我们需要在一定成本和时间内设计并制造芯片，同时考虑成本回报问题。”而西门子EDA战略和业务发展高级经理Anoop Saha则指出：“虽然有许多边缘算法趋于稳定，但仍需对工作负载进行自定义，以实现更高效能与性能。”
Xilinx人工智能和软件产品营销总监Nick Ni强调，大型企业已经开始组建自己的芯片部门，并为特定工作负载打造专用芯片。而Synopsys验证组工程副总裁Susheel Tadikonda提醒：“对于100%用于推理的解决方案，其定点位数可能是八位甚至更低精度。”
随着硬件与算法迭代速度加快，这也影响着架构选择。Xilinx的人工智能和软件产品营销总监Nick Ni表示：“通常情况下，芯片或电路板的寿命为三到四年，有些较激进的数据中心可能会在这一时间段内升级，而有些则会持续使用更长时间。”
最后，该文强调，在这个快速变化且竞争激烈的市场中，即使是最大的公司也不得不不断创新以保持领先地位。在如此复杂的情况下，只有那些能够迅速适应变化并提供灵活性及可定制性的公司才能真正获得成功。
