在产业、官方以及学术界的通力合作之下，中国 AI 技术的发展似乎已经领衔全球，我们可以看到各种先进的方案、算法，以及应用不断冒出头，与之搭配的各种芯片方案也纷纷被创造出来，不论从视觉识别，自然语言、终端、边缘、云计算的 AI 方案也一应俱全，但其中的一个大问题是，各家厂商并没有形成共通生态，而是走向各自为政。
虽然，从理论上讲，光是现有产业的 AI 化就已经具备可以支撑整个产业的需求规模，即便芯片生态分散，仍应能找到自己的生存空间。但自有芯片对应用或者是云计算厂商是一种必要投资，还是“”自有“”这两个字已经被过度强调之下的产物?或许值得我们再三思考。
就好比为了喝牛奶而养牛，我们要有专门环境，专人照顾，食料、疾病防治，加上挤牛奶的设备、牛奶的保存，这些不只要资金维持，也要很多的时间成本。AI 芯片亦不外如是。芯片设计出来除了芯片架构本身，开发环境、各种框架的整合，以及与现有架构的互换性，若没有互换性，那又需要重头设计整套生态，因此，看芯片不只是看芯片本身，更要看周边生态的搭配，这些都是人和钱堆出来的产物。
当然，政府为了推动半导体产业发展，其实通过很多种补贴方式来鼓励芯片设计行业开发自己的方案，，就好比为了喝牛奶想养牛，政府就会真的补助一条牛，但怎么养，怎么生产牛奶就要自己想办法。
很多企业因此在真正考虑营收获利模式之前就先开个芯片再说，其出发点可能是为了配合政策，也可能是有了补贴不开白不开，但开了芯片之后能有什么作用?单纯仿照其他人的作法做出架构类似的 AI 计算架构，又是否真能帮助自己的计算事业更上层楼?这会不会甚至模糊了自己的固有优势?
除了开发芯片的成本低以外，还有另外一个原因，那就是要根据行业别不同而进行定制化的需求。
