当前，人工智能芯片架构发展丰富多彩，云端虽然仍然以GPU为主，芯片市场仍然以英伟达为主，但是边缘和端侧智能芯片的发展竞争更加激烈，特别是在端侧出现了面向不同场景的芯片架构。
端部多元化应用催生了大量的创新探索，传统芯片企业和终端企业相对领先。
端侧智能芯片焦点：汽车电子与嵌入式消费电子。
汽车电子和嵌入式消费电子是这一时期端侧智能芯片创新的热点。
到2020年，英伟达和英特尔在汽车智能芯片方面继续处于领先地位。英伟达围绕自动驾驶SoCOrin芯片，与理想汽车、奔驰等汽车厂商合作；吉利概念车将搭载英特尔EyeQ5芯片；恩智浦、瑞萨、东芝等成熟汽车电子供应商，黑芝麻、地平线机器人等初创企业，以及特斯拉等汽车厂商积极开发自动驾驶汽车芯片，试图与英伟达和英特尔竞争市场份额。
相比之下，终端嵌入式消费电子市场的软硬件成本和供应链准入门槛较低，大量创业企业以不同的细分渠道参与市场竞争。
智能手机的神经网络加速了芯片市场，仍然通等传统移动芯片企业为中心，创业企业主要集中在视觉和语音处理领域，包括异构智能NovuMind、Syntiant等。
软件工具的转变：从基础计算到场景计算。
以智能计算芯片为中心的软件工具开始由基础计算向场景计算转变。
早期，以英伟达为代表的芯片企业不断构建以CUDA编程模型为中心的高性能算子库、通信算法、推理加速发动机等多层次的基础软件工具生态。
目前，随着智能技术渗透到传统行业，头部智能芯片企业开始构建面向差异化场景的硬件和软件一体化平台，实现基础芯片、编程框架、行业算法库、细分场景开发平台等全堆栈的有效整合，培育多样化行业场景的计算生态
举例来说，到2020年，英伟达将以机器人和自动驾驶场景为中心，打造Jarvis对话系统、ISAAC机器人等软硬一体的计算平台，宝马公司将利用英伟达ISSAC机器人平台、JetsonAGXXavier芯片平台和EGX边缘计算机，开发包括导航、操五种机器人，通过深度神经网络，实现感知环境、检测对象、自动导航等功能，改善物流工作流程。
云、边、端成为计算能力供给的主要形式。
多样化的计算能力供应模式开始显现。目前，云、边、端已经成为计算能力供应的主要形式。
云计算能力主要包括云智能服务、公共智能超计算中心和自建数据中心三种供应模式:
亚马逊、阿里巴巴云等云计算企业以云智能服务模式向中小企业和个人销售AI计算能力资源和技术服务，是目前最主流的供应模式
公共智能超计算中心逐渐兴起，上海、深圳、重庆等地开始建设公共智能超计算中心。目前，这些中心主要由政府主导，支持当地企业、科研机构和大学的人工智能技术和应用创新，缓解当地企业和机构计算能力资源不足、成本高等问题，促进区域人工智能产业的发展；
Google、Facebook等龙头企业通过建立自己的专有智能计算集群来提高自己的业务运一些企业根据自己的业务特点开发人工智能专用芯片，试图大大降低计算能力成本。
同时，边缘和端侧的计算模式也成为热点：
英特尔、英伟达等硬件芯片企业加快边缘智能专用产品布局，为工业、交通等云协同场景提供解决方案
寒武纪、地平线、云知声等企业专注于视觉、语音等智能任务的终端芯片的开发，在无人机、可穿戴设备、智能照相机等智能终端上显示出规模化的应用态势。