ai芯片上市公司排名？
最强终端AI加速芯片Top10排行榜：英伟达、英特尔领跑
1、Intel Movidius Myriad X
2、恩智浦半导体i.MX 8M Plus
3、XMOS的xcore.ai
4、 德州仪器公司 TDA4VM
5、Nvidia的Jetson Nano
6、Kneron Inc. KL520
7、Eta Compute的ECM3532
8、Syntiant公司NDP100
以下为ai芯片上市公司排名
Intel英特尔、Qualcomm高通、海思Hisilicon、SAMSUNG三星、联发科技Mediatek、NVIDIA英伟达、Broadcom博通、TI德州仪器、AMD、Hynix海力士
2、华西股份000936：人工智能龙头。
2020年实现营业收入23.56亿元，同比增长-26.09%；归属于上市公司股东的净利润-3.33亿元，同比增长-159.22%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-6587万元，同比增长-111.98%。
公司的使命是将“云+人工智能”的力量延展到本地设备上并使其获得更大的性能和效率，专注开发低功耗、高性能人工智能处理器的芯片。
3、科大讯飞002230：人工智能龙头。
2020年实现营业收入130.2亿元，同比增长29.23%；归属于上市公司股东的净利润13.64亿元，同比增长66.48%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润7.67亿元。
神经网络芯片排行榜？
以下是一些当前市场上较为知名的神经网络芯片：
1. NVIDIA Tesla V100：NVIDIA的旗舰GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
2. Google TPU：Google的Tensor Processing Unit，是一种专门为TensorFlow优化的ASIC芯片，用于加速深度学习推理。
3. Intel Nervana：Intel的深度学习加速器，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
4. Qualcomm AI Engine：Qualcomm的AI引擎，是一种集成了CPU、GPU和DSP的芯片，用于加速深度学习应用。
5. IBM TrueNorth：IBM的神经元芯片，采用了类似于人脑的神经元结构，用于模拟神经网络。
6. Huawei Ascend：华为的AI芯片，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
7. AMD Radeon Instinct：AMD的GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
这些芯片都具有不同的特点和优势，具体选择需要根据应用场景和需求进行评估。
人工智能芯片上市公司排名？
2022最强终端AI加速芯片Top10排行榜：英伟达、英特尔领跑
1、Intel Movidius Myriad X
2、恩智浦半导体i.MX 8M Plus
3、XMOS的xcore.ai
4、 德州仪器公司 TDA4VM
5、Nvidia的Jetson Nano
6、Kneron Inc. KL520
7、Eta Compute的ECM3532
8、Syntiant公司NDP100
全球的AI芯片公司哪家比较好？
市场研究和咨询公司Compass Intelligence发布了2018年度全球AI芯片公司排行榜，在这份榜单上，英伟达排名第一，英特尔、IBM、Google、苹果、AMD、ARM、高通、三星、恩智浦等公司位列2-10名。
英伟达的GPU目前仍然是AI计算的王者，支持所有框架、所有云服务商、所有OEM，拥有真正的在位优势，英伟达GPU芯片可以让大量处理器并行运算，速度比CPU快十倍甚至几十倍，因而成为绝大部分人工智能研究者和开发者的必备核弹。瑞银(UBS)最近的一份投资报告显示，大规模人脸识别和监控市场会推动NVIDIA的销售额增长50亿美元，到2020年，NVIDIA将占据人工智能芯片90%的市场份额。
在AI芯片行业，Intel、AMD和谷歌也有着不可忽视的优势。当下全球有约97%的服务器芯片市场份额为Intel所占有，基本上所有的数据中心都基于Intel的服务器芯片搭建，Intel为了弥补自己的AI芯片市场的弱点还收购Nervana Systems以开发专用AI芯片。AMD无论在CPU还是GPU的市场份额上，都无法撼动Intel和NVIDIA的行业霸主地位，但英特尔和AMD开始了合作策略，未来将与英伟达展开在人工智能领域的竞争。Google新推出的Edge TPU芯片，将为边缘设备提供强大的计算和学习能力，其试图引发一轮全面的颠覆，实力也不容小觑。
在这份榜单中中国有七家公司入围，分别是华为（海思）、联发科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线，这七家入围的中国公司，有些公众很熟悉，有些相对低调。相信在资本和技术的双重刺激下，中国的AI芯片业的未来将不可估量。
