1、首先，AI芯片在算法运算方面具有优势。AI任务的特点是计算量极大，需要频繁调用神经网络模型进行运算。相较于传统处理器，AI芯片可以进行并行运算，极大地提高了算法的运算效率。
2、AI芯片对于保护数据来说相对更安全。因为AI芯片的计算都是在手机终端完成，而无需上传到云端，这就很大程度上避免了数据泄露的风险。
3、GPU与CPU的区别：CPU的内核比较少（单核、双核、四核、八核等等），比较复杂，功能强大；GPU的内核比较多（好几百甚至上千个），但比较简单，功能单一，适合于进行像素级并行图形处理。
4、首先，AI芯片和GPU的不同之处在于其设计目的。GPU最初是为了在游戏和图形渲染方面表现更好而设计的。而AI芯片则是为了处理大规模的计算密集型任务而设计的，比如人工智能和机器学习。
5、模型渲染等工作；NPU主要负责AI的运算，包括语音、图像识别、人脸识别等方面的工作。独立NPU芯片具有体积小、功耗低、可靠性高、保密性好等优点，NPU芯片的专有核心技术，与传统的CPU或GPU相比，更适合目前的硬件潮流。
1、根据功耗的不同，AI芯片可分为高功耗、中功耗和低功耗级别。通常来说，高功耗的AI芯片一般用于云计算场景，而低功耗的AI芯片则用于边缘计算或者移动设备。按照架构分AI芯片的架构也是分类的一种方式。
2、目前市场上比较常见的用于AI的芯片有CPU、GPU、FPGA和DSP，以及他们的各种组合。虽然CPU（中央处理器）、GPU（图像处理器）和FPGA（现场可编程门阵列）都可以运行AI算法，但从严格意义上来讲，他们都不是AI芯片。
3、AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。
此外，现有的AI芯片技术虽然已经可以满足绝大多数AI应用的需求，但是在一些特定场景下，仍然存在着性能瓶颈和局限性。其次，AI芯片的应用推广还面临着市场认知度不足的问题。
适应能力：AI的适应能力有限，无法像人类一样适应不同的情境和变化。1 自主性：AI目前缺乏自主决策和行动的能力。1 伦理问题：AI引发了许多伦理问题，如隐私保护、数据安全等，这些问题需要人类来处理和解决。
灵活性从灵活性来看，FPGA具有天然的可编程性和可重构性，可以根据需要对电路结构、功能和算法进行灵活的调整和组合。与之相比，AI芯片的设计和功能相对固定，缺乏灵活性。
缺乏情感和意识：目前的AI系统缺乏情感和意识，它们无法体会情感、理解人类情感和表达复杂情感。
