目前，安防AI芯片更多从技术角度出发，以满足特定性能需求，不能灵活适应多场景，未来需要专门为AI设计的灵活、通用的芯片。另外，现阶段AI芯片产业主要以企业为主体，同环节的企业竞争激烈，产品上下游企业的运营和管理却相对独立，未来产业发展则应以合作为主线，形成产业生态。
面向未来，在技术发展战略层面，有必要积极构建生态系统，支持国内AI芯片公司自身指令集的研发。在工业应用方面，政府，机构和国有企业应优先使用家用AI芯片，以为家用芯片操作系统生态系统提供支持。
基于其Goya HL-1000处理器的PCIe卡可基于ResNet-50推理基准实现每秒15000张图片的吞吐量，延迟时间为1.3毫秒，功耗仅为100瓦。与如今数据中心部署的一般解决方案相比，Habana Labs人工智能处理器的性能要高出一到三个数量级。
云存储曾经比较简单易用，但随着企业对云存储的依赖性越来越大，其复杂性也在增加。云计算本身如今已成为一种主导模式，云存储将执行从灾难恢复到人工智能管道的各种任务。
从AI芯片的应用场景类别来看，主要分为云端和终端。目前，AI在云端应用的更多，相对成熟，而其在云端应用又可分为训练和推理两种，其中训练的市场规模占比较高。另外，训练需要的数据量和计算量较大，所用的处理器主要是GPU。
随着国内自研AI芯片成为全新的风潮，让人看到了突破芯片“卡脖子”，实现“弯道超车”的可能。即便如此，现在中国AI基础研究和基础设施仍然相当薄弱，包括硬件在内的大量核心技术掌控在美国手中，更随时面临“技术封锁”和“断供”的风险。
