AI芯片是專門為人工智能應用設計的芯片，以下是其應具備的關鍵特征：

1. 強大的并行計算能力：AI任務如深度學習中的神經網絡訓練和推理，涉及大量矩陣運算和并行數據處理。AI芯片需有眾多計算單元（如GPU的大量流處理器、ASIC的專用計算模塊）并行工作，快速處理海量數據，提升運算速度。

2. 高算力：以高的每秒浮點運算次數（FLOPS）衡量，能處理復雜模型和大規模數據集。例如訓練大型語言模型，高算力芯片可顯著縮短訓練時間，提高效率。

3. 低功耗：許多AI應用場景，像移動設備、物聯網終端對功耗敏感。低功耗芯片可延長設備續航，減少散熱需求，降低能耗成本。比如手機端AI芯片，低功耗可保證長時間使用。

4. 靈活的編程模型：既支持特定AI框架（如TensorFlow、PyTorch），方便開發者移植和優化現有算法，又具備一定通用性，適應不同AI算法和應用變化，快速實現新算法部署。

5. 高效的內存管理：AI計算中數據頻繁讀寫，芯片需高效內存架構和管理機制，如大容量高速緩存、高帶寬內存接口，減少數據傳輸延遲，提高數據訪問速度，避免內存瓶頸。

6. 可擴展性：能根據應用需求擴展計算資源，如增加計算單元數量、提高內存容量等，適應不同規模AI任務，從邊緣設備輕量推理到數據中心大規模訓練。

7. 支持多種數據精度：除常見32位浮點數運算，還支持16位、8位甚至更低精度數據類型運算，在保證一定精度前提下，降低計算量和內存需求，提高運算效率。

8. 實時性：在自動駕駛、智能安防等場景，要求芯片快速處理數據并實時響應。AI芯片要能快速完成推理，滿足實時性要求，保障系統安全和穩定運行。