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(yīng)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(lǐng)域。

目前，全球正處于AI浪潮中，海外以O(shè)penAI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(yīng)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(yīng)用出現(xiàn)，國內(nèi)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(yīng)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(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)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(shù)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(shè)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(yīng)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(lǐng)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(shù)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(lǐng)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(lǐng)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(luò)的訓練和推理都是在云端或基于服務(wù)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(cè)。這主要有三點原因。首先，AI能力的端側(cè)遷移是用戶使用場景所需的必然結(jié)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(cè)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(cè)AI芯片就近分析處理。其次，AI能力的端側(cè)遷移亦是提升人工智能用戶體驗的重要方式。在端側(cè)，人工智能關(guān)鍵優(yōu)勢包括即時響應(yīng)、隱私保護增強、可靠性提升，此外，還能確保在沒有網(wǎng)絡(luò)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(cè)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(nèi)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(yīng)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(nèi)的許多企業(yè)紛紛發(fā)布了自己的專用AI芯片。盡管國內(nèi)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(wù)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(zhì)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?qū)Ｓ玫母咝阅苡布蛙浖M成的，為處理復雜的數(shù)據(jù)、算法和應(yīng)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(shè)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(yīng)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(lǐng)銜撰寫，在大量周密的市場調(diào)研基礎(chǔ)上，主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務(wù)部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務(wù)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(guān)報紙雜志的基礎(chǔ)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(jié)中國AI芯片發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，結(jié)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。

欲了解更多關(guān)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(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)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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