前几天看到一篇文章《算法即芯片、发布即商用，一个有别于传统印象的XX科技发了一颗云端AI芯》，提出一个全新概念：“算法即芯片”，看完文章，如鲠在喉。
这篇文章不针对谁，涉及到当事公司用的是化名。
什么是“算法即芯片”？
“算法即芯片”是什么意思呢？我们先看一下这家公司的官方定义：
摩尔定律已濒临终点，单位面积晶体管数量的提升终将触及物理极限，很难在更小的空间里容纳下更多的算力。而智能算法的性能却在万倍增长，以依图自主研发的人脸识别算法为例，过去4年算法精度提升了100万倍。在这样的背景下，人工智能推动计算产业迈入“算法即芯片”时代。提出这个概念的人认为：
“算法即芯片这句话非常本质，只有能找对问题，找对场景，用对算法，并为此定制芯片，才有可能做到极致性价比。”第三方对这个概念的解读是：
从摩尔定律来看，计算机架构上的物理性增长逼近极限，但算法的增长和优化空间确是无限大的。一方面，算法的升级能够改善物理架构，提升芯片的物理性能；另一方面，算法的升级能够带来算力上的跃进。也就是说，算法决定了芯片性能的增长空间。本着严谨求证的精神，罗超频道特意用“algorithm as a chip”等关键词去谷歌检索了一圈，发现这个概念在国外是不存在的，看来应该是“XX科技”的首创。
有没有道理？当然是有的。摩尔定律不再奏效后，芯片性能和算力提升，越来越依赖算法。不论是苹果A12仿生AI芯片还是华为智能芯片麒麟970，核心理念都是将AI部分计算放在芯片上。在苹果和华为外，百度、阿里等等公司都推出了内置AI算法的芯片，应用场景则以云端为主。
理论上来说，这体现出AI计算的趋势：云端AI+终端AI（以及边缘AI）结合，来适配不同场景下的AI计算需求，但就此提出一个“算法即芯片”的概念，还是让人觉得不明觉厉。
“算法即芯片”有点扯
“AA即BB”，是软件行业先用起来的，最为人知的就是软件即服务（So
