2023中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資趨勢預測

• 郭夢 2023年3月24日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 297 12
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AI芯片主要應用于云計算、數(shù)據(jù)中心、邊緣計算、消費電子、智能制造、智能駕駛、智能金融及智能教育等領域。

目前，全球正處于AI浪潮中，海外以OpenAI旗下的GPT大模型為代表，越來越多的C端用戶和B端廠商接入生態(tài)，在AI賦能后，產(chǎn)品和應用端都出現(xiàn)了較為明顯的積極變化。微軟已經(jīng)率先將GPT-4接入了Office等全系列辦公場景，預期后續(xù)會有更多的現(xiàn)象級應用出現(xiàn)，國內市場也受益于百度文心一言大模型的發(fā)布，未來有望在應用端迎來百花齊放。

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。技術手段方面AI市場的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU，GPU，F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司開發(fā)至少需要一個CPU來控制這些系統(tǒng)，但是當流數(shù)據(jù)并行化時，就會需要各種類型的協(xié)處理器。。

2023中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資趨勢預測

AI芯片主要應用于云計算、數(shù)據(jù)中心、邊緣計算、消費電子、智能制造、智能駕駛、智能金融及智能教育等領域。

AI芯片主要包括圖形處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)、神經(jīng)擬態(tài)芯片(NPU)等。其中，GPU是顯卡的核心單元，是單指令、多處理數(shù)據(jù)器，在AI芯片市場中占比最高，達91.9%。NPU、ASIC、FPGA市場占比分別為6.3%、1.5%、0.3%。

近兩年，隨著大家越來越意識到AI芯片對于算力的重要性，AI芯片這一賽道中的玩家也越來越多。人工智能技術的發(fā)展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。

值得一提的是，盡管此前該領域玩家眾多，作品也在不斷更新迭代，但到目前為止，完全符合描述和基準測試的AI芯片寥寥無幾。而依圖科技并非芯片創(chuàng)業(yè)公司，兩年前在進軍投入大、門檻高的芯片行業(yè)時，便選擇了高端玩家頗多的領域——自研云端 AI SoC，且在產(chǎn)品上正面PK英偉達(Nvidia)，頗有要挑硬骨頭下手的意思。這意味著在當下全球人工智能進入第三次爆發(fā)期，中國人工智能企業(yè)在一定程度上已經(jīng)與世界巨頭處于同一起跑線。傳統(tǒng)意義上，大多數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理都是在云端或基于服務器完成的。隨著終端處理器性能的不斷提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模檢測、分類和識別等逐漸從云端轉移到終端側。這主要有三點原因。首先，AI能力的端側遷移是用戶使用場景所需的必然結果。數(shù)據(jù)由云走向邊緣。IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計，未來幾年內邊緣側數(shù)據(jù)將達到總數(shù)據(jù)量的50%，這些數(shù)據(jù)由終端采集和產(chǎn)生，也需要端側AI芯片就近分析處理。其次，AI能力的端側遷移亦是提升人工智能用戶體驗的重要方式。在端側，人工智能關鍵優(yōu)勢包括即時響應、隱私保護增強、可靠性提升，此外，還能確保在沒有網(wǎng)絡連接的情況下用戶的人工智能體驗得到保障。最后，AI處理能力的端側遷移是人工智能數(shù)據(jù)隱私保護的需要。

據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預測報告》分析

當前，我國人工智能芯片行業(yè)正處在生命周期的幼稚期。主要原因是國內人工智能芯片行業(yè)起步較晚，整體銷售市場正處于快速增長階段前夕，傳統(tǒng)芯片的應用場景逐漸被人工智能專用芯片所取代，市場對于人工智能芯片的需求將隨著云/邊緣計算、智慧型手機和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品一同增長，并且在這期間，國內的許多企業(yè)紛紛發(fā)布了自己的專用AI芯片。盡管國內人工智能芯片正逐漸取代傳統(tǒng)芯片，但是集成商或芯片企業(yè)仍在尋找新的合作模式，這樣才能很好地抓住新客戶的需求。

隨著AI、ChatGPT等大模型場景的發(fā)展，未來我國超算/智算中心的占比有望進一步提升： 智能計算中心：服務于人工智能的數(shù)據(jù)計算中心，包括人工智能、機器學習、深度學習等需求，以 GPU 等AI 訓練芯片為主，為AI計算提供更大的計算規(guī)模和更快的計算速度，以提升單位時間單位能耗下的運算能力及質量為核心訴求; 超算中心：為集中放置的超級計算機(由通用或專用的高性能硬件和軟件組成的，為處理復雜的數(shù)據(jù)、算法和應用等提供算力的高性能計算平臺提供運行環(huán)境的建筑場所)設備提供運行環(huán)境的場所。

隨著越來越多的企業(yè)將人工智能應用于其終端產(chǎn)品，AI芯片需求快速增長，市場前景發(fā)展廣闊。

本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、工信部、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數(shù)據(jù)，客觀、多角度地對中國AI芯片市場進行了分析研究。報告在總結中國AI芯片發(fā)展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國AI芯片的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為AI芯片企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環(huán)境調整經(jīng)營策略。

欲了解更多關于AI芯片行業(yè)的市場數(shù)據(jù)及未來行業(yè)投資前景，可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預測報告》。

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  2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預測報告

  AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘...

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