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。
全球已经进入5G通信时代，每一次通信技术的提升带给消费者不仅仅是速率的提升，更多的是速率提升后会带来众多丰富的应用。2G时代的文本到4G时代视频，5G时代的AR、VR，每一代通信的技术的演变都带来了体验的升级。5G时代到来，手机内存容量必然会带来新的飞跃。
存储平台是一些典型的应用平台，可以给最终应用提供软硬件接口，和各种工具。比如当前科技行业有五大趋势：AI人工智能，5G和物联网，区块链，云，大数据，我们可以针对这五大应用设计更有效率，更易用的存储平台。
物联网和其他应用的计算存储应该会加快处理速度，但理论和现实往往存在差距。哪些计算存储用例是有意义的？它们是否增加了成本？性能的提高是否能证明成本的合理性？如果要实现计算存储应用，这些关键问题必须得到解答。
目前，中国芯片企业在世界芯片市场里难以讨论竞争力这个问题，在整个芯片市场内的发展并不乐观，核心领域严重缺席，但也不乏亮点存在。
