上周受“独角兽”有望加速上市的政策刺激，计算机板块继续表现强势，同时周五全球AI芯片峰会现场火爆，根据GTIC统计，仅参会报名观众达到10000人，作为2018年投资热点，我们建议持续关注AI芯片投资
机会：
总结本次会议透露出的三个趋势：
1、底层AI芯片迎来快速革新，格局未定，充满机遇。本次会议集中在AI芯片的最新发展和趋势中，反映出当前由于上层应用的加速迭代，前期的GPU方案已经较难满足多样化的应用需求，同时底层AI芯片GPU、FPGA、ASIC多条路线均在推动，尤其针对特定场景，特殊用途的ASIC芯片发展迅速，成为本次会议的重点。我们判断底层AI芯片的繁荣发展是支撑AI迅速普及深化的基础，在AI算法还未成熟，上层应用迅速演化的背景下，AI芯片行业仍将持续变革，行业对发展路径的分歧及众多有待挖掘的场景充满了机遇和挑战，行业目前仍处于早期格局未定的阶段，上市公司、创业公司、互联网巨头均有机会分享市场。
2、终端计算成为深化AI普及的重要支撑：与早期对云端芯片的重视不同的是，本次会议包括高通、联发科、英特尔在内的公司均重点提到边缘计算，终端计算能力是影响AI落地的重要因素，并提出相应的看法及解决方案。高通副总裁李维兴透露，骁龙700将会支持AI引擎，而移动平台会成为未来30年非常重要的革新工具；联发科副总经理指出终端AI好处在于，响应速度更快、保护隐私、提供高效连接及降低成本；英特尔则表示目前通过低精度深度压缩为边缘计算提供深度学习推断硬件加速能力。云和端的计算能力再平衡已经进入新的阶段，云端芯片GPU、TPU的应用，物理条件，功耗条件的相对宽松已经基本满足当前应用，终端芯片将成为下一阶段的发展重点，支撑AI应用发展进一步深化。3、与行业场景结合是下一阶段终端芯片发展方向：终端芯片区别于云端芯片的重要特点在于，云端芯片需要处理更多通用型计算，应对更多通用型任务，而终端芯片一旦在特定终端中规模应用，处理的问题及性能要求相对比较明确，因此终端芯片一定是和场景与行业深度结合，从而可以在设计架构层面进行优化，满足终端对芯片功耗和体积
的要求。本次会议，多家企业推出了面向垂直行业和指定场景的ASIC芯片，比如眼擎科技推出解决复杂光线下成像问题的eyemoreX42成像芯片，深思考发布用于医疗影像的医疗芯片“M-DPU”(可以在100秒内分类9万个细胞)，地平线持续优化了用于自动驾驶场景的BPU芯片架构，而A股计算机上市公司所从事业务多集中在行业垂直领域，建议重点关注在AI芯片方面进行布局的上市公司。
AI芯片发展已经进入新的阶段，终端芯片是下一阶段的重点，而与行业场景结合则是发展趋势，建议持续关注AI芯片投资机会。
