消息稱英偉達H200B100訂單強勁 臺積電3/4nm產能近滿載 AI芯片產業現狀及發展趨勢分析報告

• 李波 2024年3月4日 來源：中研普華集團、央視財經、中研網 1276 83
• 繁體

英偉達H200將于第二季上市，B100采用Chiplet設計架構、已下單投片，H200及B100將分別采臺積電4nm及3nm制程。法人指出，英偉達訂單強勁，臺積電3、4nm產能幾近滿載。

英偉達H200將于第二季上市，B100采用Chiplet設計架構、已下單投片，H200及B100將分別采臺積電4nm及3nm制程。法人指出，英偉達訂單強勁，臺積電3、4nm產能幾近滿載。

隨著深度學習、神經網絡等技術的不斷進步，AI芯片的性能得到了極大的提升，被廣泛應用于人工智能、云計算、數據中心、邊緣計算、移動終端等領域。同時，隨著各行業對人工智能技術的需求不斷增加，AI芯片市場的需求量也在不斷增長。人工智能技術的廣泛應用和快速發展。

未來AI投資機會

中信證券表示，預計2024年內AI相關技術進步將層出不窮，未來投資機會將逐漸由硬件及工具向軟件產品擴散;國泰君安表示，英偉達GTC大會在即，人形機器人產業迎來密集催化;光大證券則認為，人形機器人產業化加速打開精密減速器增量空間。

人工智能產業正處于高速發展階段，基礎大模型能力及其應用持續快速迭代，盡管行業現行階段產業化和C端產品的爆發仍有一定距離，但預計2024年內相關技術進步將層出不窮。

近期英偉達推出Gear進一步指向具身智能，預計隨著AI產業的逐步成熟，未來投資機會將逐漸由硬件及工具向軟件產品擴散，行業發展呈現純軟件應用向軟硬結合、虛擬世界與現實世界連通的趨勢。

未來人工智能領域，無論是當前領先的OpenAI，還是持續跟進的谷歌Gemini、臉書Llama以及中國AI產業公司均有望持續跟進。

人形機器人產業化加速為精密減速器打開增量空間，國產精密減速器龍頭有望深度受益。目前人形機器人主流減速器方案為諧波減速器，部分機器人在下肢采用了精密行星減速器。未來隨著人形機器人逐步放量，精密減速器作為價值量占比較高的核心零部件，市場規模有望大幅增長。

根據中研普華研究院撰寫的《2024-2029年AI芯片產業現狀及未來發展趨勢分析報告》顯示：

AI芯片產業現狀及未來發展趨勢

隨著社會經濟的智能化發展，AI技術的不斷提升，以及5G應用的普及和政策的推動，我國AI芯片的市場需求將實現快速增長，市場規模增勢也會變得十分迅猛。

近兩年，隨著AI的強勢崛起，大家逐漸意識到了芯片的重要性，明白了“算法即芯片”的道理。不過，大道理誰都懂，但要做出一款完全符合描述和基準測試的AI芯片絕非易事。

AI大模型加速迭代，智能算力已成為稀缺資源，這一點對于國內市場也毫不例外。我們有理由相信，在未來較長一段時間內，我國AI服務器市場會出現供不應求的狀態，屆時，國產AI芯片市場規模增長迎來關鍵窗口期。

特斯拉的CEO馬斯克(Elon Musk)也將AI軍備競賽比作是一場高風險的撲克游戲，他表示，想要在這場游戲中參與競爭的企業，每年至少要在AI硬件上投入數十億美元。只有這樣，才能保證足夠的競爭力。馬斯克坦言，2024年，特斯拉將在英偉達芯片上花費超5億美元的預算。只有這樣，特斯拉才有可能趕超自己的競爭對手。

AI芯片重要性自不待言，搶購浪潮不斷加碼。

事實上，意識到AI芯片賽道重要性的，遠不止OpenAI和Sam Altman。

政策支持是推動AI芯片行業發展的重要因素。全球范圍內，各國政府都在積極布局人工智能產業，通過制定一系列政策，推動人工智能技術的研發和應用。例如，中國政府發布的《新一代人工智能發展規劃》就明確提出了要加快人工智能芯片的研發和應用，為AI芯片行業的發展提供了有力支持。

市場需求也是推動AI芯片行業發展的重要動力。隨著人工智能技術的廣泛應用，越來越多的行業開始采用人工智能技術來提高生產效率、降低成本。例如，智能家居、自動駕駛、智能安防等領域都對AI芯片有著巨大的需求。這些領域的發展將進一步推動AI芯片行業的發展。

此外，技術進步也是推動AI芯片行業發展的重要因素。近年來，隨著深度學習、神經網絡等技術的發展，AI芯片的性能得到了極大的提升。同時，隨著芯片制造工藝的不斷進步，AI芯片的集成度也越來越高，功耗越來越低。這些技術的進步為AI芯片行業的發展提供了強大的支持。

AI芯片行業的技術壁壘

算法和模型優化：AI芯片的性能和效率很大程度上取決于算法和模型的優化。先進的算法和模型能夠更好地處理復雜的人工智能任務，提升AI芯片的性能和效率。因此，擁有先進的算法和模型優化技術是AI芯片行業的重要技術壁壘。

芯片設計和制造：AI芯片的設計和制造需要高度專業化的知識和技能。芯片設計涉及到電路設計、版圖設計、邏輯設計等多個環節，需要深厚的技術積累和專業經驗。同時，AI芯片的制造也需要高精度的制造工藝和設備，這也是AI芯片行業的技術壁壘之一。

數據處理和分析能力：AI芯片需要處理大量的數據，并從中提取有用的信息。因此，擁有強大的數據處理和分析能力是AI芯片行業的重要技術壁壘。這包括高效的數據采集、存儲、處理和分析技術，以及先進的數據挖掘和機器學習算法。

封裝和測試技術：AI芯片的封裝和測試也是一項重要的技術壁壘。封裝技術能夠保護芯片免受外部環境的干擾，提高芯片的可靠性和穩定性。而測試技術則能夠確保芯片的性能和質量符合標準，為AI芯片的應用提供有力保障。

AI芯片行業的市場規模

隨著人工智能熱潮的不斷升溫，傳統豪門與行業新貴向英偉達筑下的AI芯片“護城河”發起了進攻。一方面，英特爾、AMD等傳統豪門正在推進新一輪AI芯片研發計劃;

另一方面，以Groq為代表的初創公司亦在積極推動自主研發芯片，還有日本軟銀集團創始人孫正義以及OpenAI欲攜千億乃至萬億美元資金入局，AI芯片的戰場霎時間硝煙四起。

AI芯片行業的市場規模正在迅速增長。根據市場調研機構Gartner的預測，2024年全球AI芯片市場規模將達到670億美元，而中國的AI芯片市場規模預計也將達到相當可觀的水平。

在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。中研網撰寫的AI芯片行業報告對中國AI芯片行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。

同時揭示了市場潛在需求與潛在機會，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

想了解關于更多AI芯片行業專業分析，可點擊查看中研普華研究院撰寫的《2024-2029年AI芯片產業現狀及未來發展趨勢分析報告》。同時本報告還包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。

• 相關深度報告REPORTS

  

  2024-2029年AI芯片產業現狀及未來發展趨勢分析報告

  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的許多數據處理涉及矩陣乘...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡