中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展狀況分析 市場未來競爭將較為激烈

• 李芬珍子 2023年9月7日 來源：中研網 1370 90
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中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展狀況分析

一、中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展概況及特點

中國當前本土芯片公司的產品分布了人工智能的整個市場段。在數據中心/云端訓練和推理芯片部分，以Baidu、Alibaba、華為、Cambricon、BitMain和ThinkForce等為代表，但除了Bitmain的推理芯片，其他的芯片都還在研發(fā)中。

TAB+華為強大的研發(fā)能力和全球化的資源配置，將會在數據中心/云端推理芯片方面獲取一定的地位。而在設備端的推理芯片部分，創(chuàng)業(yè)芯片公司較為集中，其性能和功耗都和海外同類產品可以匹配，但預期該市場未來競爭將較為激烈，并最終處于領先地位。

二、中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展存在的問題及對策

眾所周知，我國AI芯片產業(yè)起步較晚、資金投入長期不足，與西方主要國家相比發(fā)展存在明顯滯后。同時，在經濟化浪潮之下，全球芯片產業(yè)鏈分工合作生態(tài)明確，我國對于國外產品的依賴度也頗高，國內芯片市場長期被國外巨頭所占據。多重因素影響下，我國芯片發(fā)展資金和技術短板愈發(fā)凸顯。

而除了技術差距之外，專業(yè)人才的匱乏也是我國AI芯片產業(yè)的又一攔路虎。無論哪個行業(yè)，若想實現快速、持續(xù)發(fā)展，專業(yè)人才力量的支持必不可少。作為典型的技術密集型行業(yè)，芯片對于人才的要求更高更迫切。但近些年來，我國集成電路行業(yè)發(fā)展雖快，專業(yè)人才缺口卻越拉越大，這使得發(fā)展遇阻。

此外，我國AI芯片產業(yè)的傳統(tǒng)問題還涉及到應用層面。目前，雖然AI、物聯網、云計算、自動駕駛等產業(yè)都正加速實現商業(yè)化落地，但是從整體水平來看，基本上都還處于初期，不管是技術水平還是市場成熟度都有待提升。因此，對于芯片行業(yè)來說，在應用增長點依然青澀的情況下，發(fā)展尚需時日。

三、中國人工智能芯片行業(yè)商業(yè)模式分析

芯片不僅是一個技術密集、資本密集、人才密集的高門檻行業(yè)，同樣也是產業(yè)鏈很長的行業(yè)。在這條很長的產業(yè)鏈里，僅芯片公司，也有著不同的盈利模式。比如英特爾和AMD，用戶可以直接購買其芯片，高通則為手機廠商提供芯片，英特爾、AMD和高通取得的成績也證明了這一商業(yè)模式的成功。除了賣芯片，IP授權的模式也成就了一些芯片公司，典型的例子就是Arm，Arm靠提供芯片的知識產權發(fā)家，憑借著與英特爾的差異化競爭，Arm架構的芯片如今已經搭載在了大部分的移動智能設備中。還有如今AI芯片領域的代表英偉達，英偉達最早也出售芯片，后來慢慢轉變?yōu)橘uGPU卡。

到了AI時代，不同的AI芯片公司也在用不同的商業(yè)模式探索AI芯片的落地。AIIP公司典型的就是AI獨角獸公司寒武紀，并且寒武紀IP落地已經有成功案例，其IP搭載在麒麟970和麒麟980的SoC中。不過，在AI時代的AI芯片公司似乎更傾向于提供AI加速卡以及相關的服務。華為昇騰910和310芯片將不會對外單獨銷售，而是以AI加速卡、加速模塊、服務器和一體機等模式對外銷售。另外，比特大陸、云天勵飛等擁有AI芯片的公司也都更傾向于提供模塊化的方案。

四、中國人工智能芯片行業(yè)市場結構分析

當前的AI芯片主要可分為云端訓練芯片、云端推理芯片、邊緣端推理芯片三類。市場上參與競爭的有傳統(tǒng)芯片巨頭廠商、互聯網巨頭企業(yè)跨界，以及初創(chuàng)公司。初創(chuàng)企業(yè)必須要尋找到自己的差異化競爭優(yōu)勢，即組建一批實力強勁的團隊，在某一個新興市場、或者芯片巨頭因為種種原因不去做、或做不好的市場，形成錯位的競爭優(yōu)勢，并且借助小公司靈活的特點，快速了解客戶需求，并且形成銷售，進而在市場上站住腳跟。

五、中國人工智能芯片行業(yè)利潤總額分析

人工智能芯片產業(yè)鏈的中端主要以材料、設備、制造領域為主，此環(huán)節(jié)前期投入成本巨大，門檻極高。該環(huán)節(jié)利潤中等，一般健康的毛利在30%~50%之間，風險可控。

人工智能芯片的封測環(huán)節(jié)，門檻相對較低，國內市場內卷厲害，且利潤率屬最低的，一般毛利在20%~40%，做成品牌也有附加值，風險最低，現金流周轉快。

六、人工智能芯片市場定價機制組成

AI芯片的開發(fā)成本相當高，尤其是ASIC架構設計的芯片，流片數量動則千萬，包含人力成本，投入可高達2500萬美元以上，但目前很多芯片企業(yè)的融資金額在1000萬美元以下。

IP設計：IP設計相對于芯片設計是在更頂層的產業(yè)鏈位置，以IP核授權收費為主。傳統(tǒng)的IP核授權企業(yè)是以安謀(arm)為代表，新創(chuàng)的AI芯片企業(yè)雖然也會設計出新型IP核，但因授權模式不易以規(guī)模效應創(chuàng)造可觀收入，新創(chuàng)企業(yè)一般不以此作為主要盈利模式。

芯片設計代工：芯片設計代工和制造業(yè)的代工一樣，提供代工設計服務的企業(yè)，并不能在產品上貼上自己的標簽，也不能對外宣稱該產品為自己設計的芯片。

芯片設計：大部分的人工智能新創(chuàng)企業(yè)是以芯片設計為主的。在這其中，選擇芯片設計，并將芯片送交晶圓代工廠流片的AI芯片企業(yè)，開發(fā)成本相當高，雖然可以設定不同的開發(fā)目標，來降低成本，像是采用FPGA芯片，減少流片成本。但是選擇進行ASIC架構芯片開發(fā)的企業(yè)，融資金額就成為關鍵，影響企業(yè)的研發(fā)能力。對于芯片設計企業(yè)來說，從開發(fā)到成品的IP核授權、開發(fā)軟件和制造/封測等費用是無可避免的開發(fā)成本。一般而言，ASIC芯片的開發(fā)費用相當高，據IBS估算數據，按照不同制程，65nm芯片開發(fā)費用有2850萬美元，5nm芯片開發(fā)費用則為54220萬美元，差距甚大。

《2022-2027年中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析及投資風險預測報告》由中研普華人工智能芯片行業(yè)分析專家領銜撰寫，主要分析了人工智能芯片行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現狀與投資前景，同時對人工智能芯片行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的人工智能芯片行業(yè)數據分析，幫助客戶評估人工智能芯片行業(yè)投資價值。

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