近年来，人工智能（AI）和芯片技术飞速发展，其相互融合将成为未来技术的新动力。
在传统人工智能技术中，芯片技术就像人脑中的神经元，实现了算法解析和数据传输的功能。而随着人工智能应用场景的不断扩大和深度学习技术的广泛应用，现有的芯片技术已经无法满足大规模数据处理的需求。
因此，AI与芯片技术的融合成为了必然趋势。未来的芯片技术将不仅仅是敏捷地响应处理器指令，同时需要具备嵌入式AI的能力，这将对芯片设计提出更高要求。
在中国，国内某些企业已经开始探索在AI芯片方面的融合。阿里巴巴研究院推出的关键词芯片，其设计过程采用了低能耗低成本的新型CPLD（复杂可编程逻辑器件）技术，使得该芯片在高稳定性、低延迟方面具有优势。而华为海思的全球最新的AI芯片Ascend 910，由于采用了高增益可编程电路（FPGA）技术，使得其数据中心承载能力大幅提升。
同时，目前还存在一些技术瓶颈。其中一个是能耗问题。当下人工智能国内一些互联网企业已经在芯片能耗上投入大量的研究资金，目的就是为了解决芯片能耗大的问题。此外，随着AI技术不断突破，数据量的增加和算法的升级，也将给芯片技术提出更高的挑战。
AI与芯片技术的融合是未来技术的新动力，也是中国技术创新的重要方向。只有不断跨越技术瓶颈，加快芯片技术升级，才能让中国企业在竞争中占据有利地位，抢占未来技术市场先机。
