2024年AI芯片行業(yè)發(fā)展前景與現(xiàn)狀分析

• 陳觀秋 2024年3月26日 來源：中研普華報告 百度 1354 89
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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。隨著AI大模型爆發(fā)，過去一年多全球科技巨頭在AI領域展開了一場激烈競逐。

3月25日，胡潤研究院發(fā)布的《2024胡潤全球富豪榜》顯示，十億美元企業(yè)家人數(shù)比前一年增加5%，總財富增長9%;一半以上的新增財富來自于AI(人工智能)。榜單顯示，埃隆·馬斯克成為世界首富，這是他四年來第三次成為世界首富，財富1.67萬億元人民幣，比去年增加了5300億元，主要得益于特斯拉股價的飆升。

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。

隨著AI大模型爆發(fā)，過去一年多全球科技巨頭在AI領域展開了一場激烈競逐。特斯拉CEO埃隆·馬斯克將AI軍備競賽比作一場高風險的撲克游戲，稱參與角逐的企業(yè)每年需要在AI硬件上投入數(shù)十億美元，才能保持競爭力。

AI芯片行業(yè)發(fā)展前景與現(xiàn)狀分析

眼下，全球最大的科技公司正在競相購買英偉達H100 GPU。這款芯片對于構建和訓練為ChatGPT等聊天機器人提供支持的大型語言模型至關重要。

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(nèi)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。。

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。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029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：

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(zhuǎn)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(nèi)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。

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(diào)整經(jīng)營策略。

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  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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