AI芯片產業現狀與前景研究：中國AI芯片市場勢頭增長強勁

• 吳亞楠 2024年2月6日 來源：互聯網 1426 94
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AI芯片的應用領域不斷拓展，從最初的云計算和數據中心逐漸拓展到智能制造、自動駕駛、智能家居等領域。隨著人工智能技術的不斷突破和應用需求的增長，AI芯片的應用領域還將進一步拓展。尤其是在邊緣計算和終端設備上，AI芯片的應用將更加廣泛。

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。人工智能技術的發展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。

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。具有內置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節能，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成的CPU，GPU，FPGA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等公司開發至少需要一個CPU來控制這些系統，但是當流數據并行化時，就會需要各種類型的協處理器。

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芯片產業現狀與前景研究

AI芯片行業近年來得到了快速發展，主要得益于人工智能技術的不斷突破和應用需求的持續增長。

AI芯片市場規模不斷擴大，預計未來幾年將保持高速增長。隨著人工智能技術在各個領域的廣泛應用，AI芯片的需求將持續增加。尤其是在云計算、數據中心、智能制造、自動駕駛等領域，AI芯片的應用前景廣闊。

目前，AI芯片主要分為GPU、ASIC、FPGA等幾大類。隨著技術的發展，AI芯片的性能和效率不斷提升，為人工智能應用的廣泛部署提供了有力支持。同時，新興技術如神經網絡處理單元(NPU)等也在不斷發展和應用于AI芯片中，為AI芯片的性能提升和應用拓展提供了更多可能性。

AI芯片的應用領域不斷拓展，從最初的云計算和數據中心逐漸拓展到智能制造、自動駕駛、智能家居等領域。隨著人工智能技術的不斷突破和應用需求的增長，AI芯片的應用領域還將進一步拓展。尤其是在邊緣計算和終端設備上，AI芯片的應用將更加廣泛。

政府對AI芯片行業的支持和政策導向對行業發展具有重要影響。各國政府紛紛出臺政策推動人工智能和AI芯片產業的發展，如提供資金支持、稅收優惠等。同時，隨著數據安全和隱私保護等問題的日益突出，政府對AI芯片行業的監管也日益加強。企業需要關注政策動態和法規變化，合規經營并確保產品安全和可靠。

AI芯片行業的發展需要產業鏈上下游企業的緊密合作和生態系統建設。從芯片設計、制造到封裝測試等環節，都需要相關企業的協同配合。同時，還需要與終端設備廠商、應用開發商等建立緊密的合作關系，共同推動AI芯片的應用和發展。通過構建完善的生態系統，可以促進AI芯片行業的持續發展和創新。

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業公司，兩年前在進軍投入大、門檻高的芯片行業時，便選擇了高端玩家頗多的領域——自研云端 AI SoC，且在產品上正面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期，中國人工智能企業在一定程度上已經與世界巨頭處于同一起跑線。傳統意義上，大多數對神經網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。數據由云走向邊緣。

IDC數據統計，未來幾年內邊緣側數據將達到總數據量的50%，這些數據由終端采集和產生，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據隱私保護的需要。

工信部于10月20日披露，我國人工智能核心產業規模不斷增長，企業數量已超4400家。當前，以大模型為代表的人工智能發展呈現出技術創新快、應用滲透強、國際競爭激烈等特點，正加速與制造業深度融合，深刻改變制造業生產模式和經濟形態，展現出強大的賦能效應。

在如今國內人工智能蓬勃發展背景下，美國再次升級AI芯片禁令，無疑會對行業上下游造成沖擊。同時，新的機遇也蘊含其中。

AI芯片行業前景研究

長城證券報告，中國人工智能芯片起步相對較晚，發展較快，主要得益于政策的大力支持以及產學研結合模式，2017年，人工智能推理芯片助力推出世界首款搭載寒武紀高性能機器學習處理器芯片的推理服務器;到2022年，中國AI芯片在性能、處理速度、利用率上實現單點突破。但截止到目前，我國人工智能芯片與國際先進水平相比還有一定距離。

當下，全球人工智能芯片行業前十以歐美韓日等企業為主，其中前三為英偉達、英特爾及IBM，國內芯片企業如華為海思排12位，寒武紀排23位，地平線機器人排24位。

得益于人工智能技術的迅猛發展和對高效、大算力基礎設施的迫切需求。

首先，從市場規模來看，全球AI芯片市場規模在不斷擴大。據預測，未來幾年這一市場規模還將保持高速增長。同時，中國AI芯片市場也呈現出強勁的增長勢頭，市場規模持續擴大，顯示出巨大的發展潛力。

其次，AI芯片是人工智能產業的核心硬件，其在AI計算、訓練和推理等方面發揮著關鍵作用。目前，隨著深度學習等領域的技術性突破，AI芯片的應用領域也在不斷擴大，如云計算、數據中心、智能制造、自動駕駛等領域都在積極探索AI芯片的應用。

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。

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  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...

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