AI芯片產業分析 機構稱2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元

• 陳觀秋 2024年5月31日 來源：財聯社 中研普華報告 百度 1005 63
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市場調查機構Gartner認為，2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元，同比增長33%。2025年全球AI芯片收入總額有望達到919.55億美元，在今年的基礎上再增長約29%。

機構稱2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元 同比增長33%

市場調查機構Gartner認為，2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元，同比增長33%。2025年全球AI芯片收入總額有望達到919.55億美元，在今年的基礎上再增長約29%。

細分來看，今年來自計算電子產品領域的AI芯片收入將達到334億美元，占到整體的47%。來自車用領域的AI芯片收入預計將達到71億美元，而消費電子領域的相關收入則將為18億美元。

具體到品類上，生成式 AI 正推高數據中心對高性能 AI 芯片的需求。今年服務器 AI 加速器市場規模已達 210 億美元(當前約 1524.6 億元人民幣)，預計到 2028 年將增加至 330 億美元。

報告還認為，今年帶有 NPU 的 AI PC 將占到 PC 整體出貨量的 22%，而到 2026 年，企業將在商用采購中徹底淘汰非 AI PC。

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)。

AI芯片產業分析

當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。GPU是通用型芯片，不可編輯;FPGA和ASIC都屬于定制化芯片，因此可以編輯，只是FPGA是半定制化芯片，編輯難度也相對較高;而類腦芯片是模擬人腦的芯片，因此不可編輯，并且目前仍處于實驗室研發階段。

GPU作為通用型芯片，其設計和制造工藝成熟，適合大規模并行計算，但在推力端效率較低，其在圖像識別、棋牌類博弈、輔助駕駛系統和無人駕駛試驗中均有應用。

FPGA的編程靈活性相對高一點，且功耗較低，其可應用在軍事和工業電子領域。

ASIC可通過算法固化實現極致的性能和能效，量產后成本最低，但其前期研發時間長、投入成本高，其在人工智能設備、軍事國防設備領域均有應用。

隨著人工智能在未來社會發展中的作用愈發凸顯，國家逐漸將人工智能產業的發展上升至國家戰略高度，AI芯片的研發與技術升級也備受國家關注和重視。在我國的《“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要》中明確提出要加強關鍵數字技術創新應用，聚焦高端芯片、人工智能關鍵算法等關鍵領域，加快推進基礎理論、基礎算法、裝備材料等研發突破與迭代應用，培育壯大人工智能等新興數字產業。

據中研產業研究院《2024-2029年AI芯片產業現狀及未來發展趨勢分析報告》分析：

AI芯片作為人工智能基礎層中十分重要的一部分，目前我國相關領域的技術相對比較薄弱，行業可發展空間和上升空間十分廣闊。并且，隨著我國人工智能應用層的范圍不斷擴張，AI芯片的需求將大幅上漲。

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。

想要了解更多AI芯片行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2024-2029年AI芯片產業現狀及未來發展趨勢分析報告》。

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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

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