自AI熱潮興起至今，很多AI晶片新創業者以不同的技術途徑、商業模式切入市場，希望在高成長的AI及相關產業中捷足先登。近年在AI晶片領域最引人注目的進展包括過去較少人知曉的神經型態晶片(Neuromorphic Chip)。神經型態計算是一個相當熱門的研究領域，其目的主要是希望電腦能夠達到相比人類的靈活彈性，使用電路來模擬生物的神經型態結構，是新一代計算機的發展方向之一。
但是神經型態晶片發展上也面臨一些挑戰。
神經型態晶片發展有6大挑戰
挑戰一，能源消耗及效率：神經型態晶片的設計靈感來自人腦的神經網路結構，其目標之一是實現低能耗的計算。然而，實現高度的能源效率仍然是一個挑戰。對智慧行動裝置而言，電池的重量及使用時間很關鍵，提高晶片的計算效率和降低功耗是一個需要持續研究和創新的領域。
挑戰二，可程式設計性： 傳統的計算晶片在執行通用計算任務時具有很高的靈活性，而神經型態晶片通常設計用於特定的神經網路應用。如何在保持神經型態晶片的專業性的同時提高其可程式設計性是一個挑戰。
挑戰三，矽基技術限制： 大多數神經型態晶片是基於矽技術的，而矽基技術在一些方面存在局限性。例如，矽晶片難以類比生物神經元的複雜性，因此研究人員正在尋找其他材料和技術以解決這一問題。
挑戰四，大規模集成： 構建大規模的神經型態晶片，以類比更大規模的神經網路，是一個具有挑戰性的任務。這涉及到解決晶片尺寸、散熱、通訊等多個方面的問題。
挑戰五，程式設計模型： 開發適用於神經型態晶片的高效程式設計模型也是一個挑戰。與傳統的馮·諾依曼計算模型不同，神經型態晶片的程式設計需要適應其非同步、分散式和事件驅動的特點。
挑戰六，實驗驗證： 驗證神經型態晶片的性能和可靠性是一個關鍵挑戰。由於這些晶片的設計與傳統晶片有很大不同，驗證方法需要適應其特殊的架構和工作原理。
我擔任亞太區合夥人的矽谷Seraph天使基金集團，是美國加州的神經型態AI晶片新創 Syntiant 最早期的投資者，Syntiant創立迄今已獲微軟(Microsoft)、英特爾(Intel)、亞馬遜(Amazon)、應材(Applied Materials)、博世(Bosch)、摩特羅拉(Motorola)等超過一億美元的投資。
上述各家世界各行業龍頭企業爭相投資Syntiant，是因為Syntiant 晶片的諸多優點： （相關報導： 醫療業如何在後疫情時代創新？創投專家：微型化醫材是關鍵，連INTEL也看好 ｜ 更多文章 ）
1.低功耗： Syntiant 晶片被設計為低功耗裝置，這意味著它們在運行時消耗的電力相對較低。這使得它們特別適合行動設備、嵌入式系統和其他對電池壽命要求較高的應用。該晶片可直接連接到數位麥克風或其他感測裝置並觸發與睡眠中的系統間的中斷線路，且配備有一個儲存緩衝器；在被喚醒前，系統會透過語音晶片確認喚醒詞及語音指令，當晶片忙於監測喚醒字是否發出時，該儲存緩衝器能夠儲存長達三秒鐘的音頻，具有音訊緩衝而不會丟失任何訊息；一旦檢測到喚醒字，Syntiant的神經決策處理器(Neural Decision Processor, NDP)會向其所在的嵌入式系統發送一個中斷，該系統進而會從晶片中讀取其聽到的命令。
