AI 芯片是指專門設計和優化用于執行人工智能（AI）計算任務的集成電路。它們通常具備高效處理大規模數據和復雜算法的能力，支持機器學習、深度學習和神經網絡等AI應用。AI芯片可以根據其計算架構和用途進行分類，包括：

專用集成電路（ASIC）：為特定應用或算法定制的芯片，通常具備最高的性能和能效，但缺乏靈活性。

圖形處理單元（GPU）：最初用于圖形處理的芯片，因其并行處理能力而廣泛應用于深度學習任務。

現場可編程門陣列（FPGA）：可編程的硬件設備，靈活性較高，可以根據需求重新配置，使其適應不同的AI應用。

神經處理單元（NPU）：一種專門設計用于深度學習算法的數據處理單元，優化了數據流和計算效率。

張量處理單元（TPU）：由谷歌設計的專為機器學習優化的處理器，特別適合大規模的矩陣運算。

AI 芯片通過并行計算、專用硬件架構和處理性能的優化，能夠顯著提高AI算法的執行效率和降低能耗，在自動駕駛、智能家居、語音識別等領域產生了廣泛應用。因此，AI 芯片是一類針對AI運算需求，具備高性能和高效率的集成電路。