2023年中國AI芯片行業現狀分析及未來發展趨勢

• 李基錦 2023年12月13日 來源：互聯網 233 7
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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。

行業發展歷程

AI芯片的發展歷程可以追溯到2016年，當時人工智能芯片作為新興領域開始爆發，相關技術和編譯器逐漸成熟，并形成了相對穩定的架構設計。AI芯片行業的發展經歷了多個階段，從最初的算法訓練為主導的GPU時代，到推理環節的FPGA和ASIC時代，再到現在的專用AI芯片時代。每個階段都反映了人工智能在不同發展階段的計算需求和技術進步。

行業發展相關政策

當前國內AI芯片高度依賴進口，近些年來，國家層面高度重視AI芯片產業發展，自2016年以來陸續發布一系列產業支持政策，從而為人工智能芯片業建立了優良的政策環境，促進行業繁榮發展。

行業產業鏈結構

AI芯片行業的產業鏈主要包括芯片設計、制造、封裝和測試等環節。AI芯片行業上游的設計和制造需要大量的技術積累和研發投入。AI芯片的應用場景非常廣泛，包括智能安防、無人駕駛、智能手機、智慧零售、智能機器人等幾大行業。隨著技術實力的提升和研發投入的增加，AI芯片的設計和制造水平將不斷提高。

行業下游應用分析

隨著我國互聯網、5G、云服務、衛星定位等技術的長足發展，為我國無人駕駛的發展提供了技術支持，近年來我國無人駕駛行業市場規模也隨之迅速增長。數據顯示，2022年我國無人駕駛行業市場規模為2894億元。無人駕駛汽車是未來汽車發展的重要方向，在無人駕駛等行業發展需求的拉動下，AI芯片行業發展空間廣闊。

AI芯片行業現狀分析

我國AI芯片行業市場規模呈現持續擴大的趨勢，逐漸成為全球AI芯片市場的重要力量。數據顯示，中國AI芯片市場規模在2018年約為64億元，到2021年增長至850億元，年均復合增長率高達67.7%。

行業投資情況

中國AI芯片行業的投資情況呈現出逐年增長的趨勢。隨著人工智能技術的不斷發展和普及，對高性能、低功耗的AI芯片的需求不斷增加，AI芯片市場預計將以高速增長，創造巨大商機。根據數據，2022年我國AI芯片投資數量共93起，投資金額達215.15億元。雖然2022年的融資事件有所減少，但AI芯片仍然是內外資本持續關注的熱點。

AI芯片市場產品結構

從AI芯片類型來看，GPU是最為常見的AI芯片類型之一，其并行計算能力和浮點運算能力使得它非常適合于深度學習等人工智能應用。在市場份額方面，根據數據，GPU的市場份額占據了絕對主導地位，其次是NPU和ASIC。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國AI芯片市場與發展趨勢分析報告》分析

行業競爭格局

AI芯片行業的競爭格局主要集中在全球范圍內，各大芯片廠商都在積極布局AI芯片市場。其中，英偉達是全球最大的AI芯片供應商，其市場份額占據了絕對的領先地位。據數據，2022年中國AI加速卡出貨量約為109萬張，其中英偉達在中國AI加速卡市場份額為85%，華為市占率為10%，百度市占率為2%。

重點企業營收

中國AI芯片行業的重點企業包括海思半導體、比特大陸、龍芯中科、景嘉微等。海思半導體是一家專注于半導體芯片研發和制造的公司，其產品線包括GPU、ASIC等多種類型的AI芯片，應用領域涵蓋了安防、手機等多個領域。龍芯中科則是一家專注于自主可控計算機芯片研發和制造的公司，其產品線包括基于自主指令集LoongArch的CPU和GPU等。景嘉微則是一家專注于圖形處理芯片和人工智能芯片研發和制造的公司，其產品線包括GPU和AI加速器等。

行業未來發展趨勢

芯片行業整體受到政策鼓勵支持，AI 芯片發展受益國內需求和國產化進程

芯片是信息化時代、數字化時代的基石。中國作為全球最大的半導體消費市場，芯片自給率不足，嚴重依賴進口。為發展國產芯片，實現進口替代，近年來政府出臺了一系列政策支持國產芯片行業發展。

2020 年 8 月，國務院發布的《新時期促進集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策》提出將從財稅、投融資、研究開發、進出口、人才、知識產權、市場應用、國際合作等 8個方面對集成電路和軟件產業進行扶持，以加快集成電路和軟件產業發展。AI芯片的發展將受益于芯片國產化的政策支持和龐大的國內市場需求。

AI 芯片研發將從技術導向轉向場景導向

目前 AI 芯片設計更多的是從技術需求的角度出發，如芯片架構的選擇、芯片性能指標提升等。隨著 AI 芯片領域的競爭越來越激烈，各芯片企業除了在技術層面有所突破，還需加大應用場景的布局，以搶占更多的發展機遇。為了適應碎片化的應用市場，未來的芯片設計需要以客戶終端需求為導向，從需求量、商業落地模式、市場壁壘等各個方面綜合分析落地的可行性，借助場景落地實現 AI芯片的規模發展。

AI 芯片發展從側重云端向端云一體化發展

云端芯片聚焦非實時、長周期數據的大數據分析，能夠支持大量運算共同運行，目前云端 AI 芯片應用已經相對成熟。隨著智能音箱、自動駕駛、無人機、安防監控等應用的豐富，云端的部分推理乃至訓練算力將遷移至邊緣和終端側，支撐本地業務的實時智能化處理與執行。邊緣和終端側對 AI 芯片的需求更為多樣、更強調低功耗低成本、技術要求相對較低。

得益于人工智能等多種因素的推動，邊緣計算將逐漸在公共安防、智能家居、智能交通等諸多領域應用。隨著邊緣計算興起，端云一體化的算力布局方案漸成主流，不僅可以實現對算法結構的優化，還從本質上賦能各邊緣和終端應用，提供更好更完整的解決方案。

了解更多本行業研究分析詳見中研普華產業研究院《2023-2028年中國AI芯片市場與發展趨勢分析報告》。同時, 中研普華產業研究院還提供產業大數據、產業研究報告、產業規劃、園區規劃、產業招商、產業圖譜、智慧招商系統、IPO募投可研、IPO業務與技術撰寫、IPO工作底稿咨詢等解決方案。

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