但算法更迭速度较快，难以形成有效的技术壁垒。而另一边，算法只能与产品结合落地，才能达到在终端整体验证的效果。
对于寒武纪而言，丧失华为的订单，就是丧失了直接对接终端的最优渠道，而其他面向终端的渠道，无论是在数量，还是在数据反馈验证数量上，都远远不如华为这家巨无霸。
在终端场景被挤压的大背景下，寒武纪早年提出3年内占领10亿智能AI终端，占领中国云端高性能芯片1/3市场份额的目标，如今其终端梦已随着和华为合作的流产变得渺茫，同样曾见证了AI芯片风潮的寒武纪一系终端智能处理IP产品也在2018年的1M后成为绝响，逐步在主流市场失去声音。
寒武纪脱实入虚，能否脱困为安？
关于AI，一般观点认为分为基础层，技术层和应用层，而基础层又包括数据和计算能力。在这里，数据绝对是其中的核心，掌握了上游的数据就可以制约下游的技术发展和技术应用。
在丧失以华为作为切入点的终端应用方向后，从2019年开始，处于行业下游的寒武纪的重心便开始逐步朝云端发展。
而AI芯片的另一面云端方向则更为坎坷。随着AI整体数据供给流程越来越驳杂，更多的巨头倾向于数据的自我供给与芯片的自主研发。
与此同时，国内掌握AI上游基础层的巨头开始布局AI芯片赛道。BAT三家中，阿里推出“平头哥”，腾讯投资了芯片公司燧原科技，而百度则与三星展开合作，巨头们纷纷宣告了自身涉足AI芯片领域不容置疑的决心。
关于数据层和技术层的碰撞，技术可以研发，但是数据总归要受制于主流数据池，如今数据已被列为生产资料之一，未来可能将越来越难得，这似乎也是对许多技术层公司最大的威胁。
自2011年开始,阿里一直都在参与技术开源社区的建设，目前Github上主体账号的总项目数是国内最多的；而百度方面在技术开源上也是动作频频。例如之前开源其自动驾驶系统Apollo，其自动驾驶软件可供任何人免费下载及修改使用。
技术开源渐渐的成了科技巨头们的某种默契，但对于垂直技术层领域的企业来说，却是一种无形的打击。作为垂直技术层领域的代表企业，寒武纪更是首当其中。在数据池受限的大背景下，由此引发其云端发展的不确定性，在寒武纪上市之初，便平添了许多障碍。
在2019年寒武纪的营收数据中，用来讲上市故事的智能计算集群系统业务营收上的大幅增长，皆是来自政府项目。珠海横琴和西安沣东两个政府互联网数据中心IDC项目，为寒武纪贡献了约80%的收入，其中横琴项目贡献了60%的收入。
换个思路来说，寒武纪的云端发展，在巨头们所设置的数据围城中似乎举步维艰，很难得到数据哺育的寒武纪，似乎只能依赖其国资招牌来讲资本故事。
行业头部企业亦如此，而那些处于头部以下的企业情况更是不容乐观，AI芯片独立公司的未来，似乎正要验证当初那些悲观者的预言：
“独立的AI公司在未来都将走向消亡”
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