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智能芯片可以按照处理信号方式、设计理念以及应用领域进行分类。例如，模拟芯片和数字芯片是根据处理信号方式划分的；而按照设计理念，芯片可以分为通用芯片和专用芯片。此外，如果从应用领域来看，还可以分为航天级芯片，汽车级芯片等。
在讨论人工智能（AI）相关的智能芯片时，我们主要关注延续传统计算架构的芯片，例如图形处理器（GPU）、半定制化芯片（FPGA）和专用集成电路（ASIC）。这些芯片都旨在加速硬件计算能力。其中，GPU被广泛用于图像处理领域的运算加速，由于其大量计算单元和超长流水线的设计，使得它非常适合处理大数据计算。然而，GPU不能单独使用，必须由CPU进行调用和下达指令才能工作。
半定制化芯片（FPGA）适用于多指令，单数据流的分析，常用于预测阶段，如云端。与GPU不同的是，FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，且价格较高。
另一种是专用集成电路（ASIC），它是一种为特定用户或特定电子系统设计的定制型芯片。
值得注意的是，除了这些传统的AI芯片外，还有一种颠覆经典的冯·诺依曼计算架构的类脑神经结构芯片，如IBM TrueNorth芯片，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现更高效的计算。尽管当前阶段，以GPU配合CPU为主的AI芯片仍是主流，但随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，这两种芯片也将逐步占有更多的市场份额，从而与GPU达成长期共存的局面。
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