人工智能芯片行業競爭格局 人工智能芯片行業發展趨勢分析

• 周迅 2023年6月25日 來源：互聯網 935 58
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隨著AI應用紛紛落地于城市層面，城市逐漸成為AI創新融合應用的主戰場。雖然全球各地AI技術的關鍵成功要素各有差異，但總體而言都構建了有利于技術與城市融合的生態發展體系。近年來，各類勢力均在發力AI芯片，參與者包括傳統芯片設計、IT廠商、技術公司、互聯網以及初創

人工智能芯片也被稱為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)。

人工智能芯片行業競爭格局 人工智能芯片行業發展趨勢分析

業界關于AI芯片的定義仍然缺乏一套嚴格和公認的標準。比較寬泛的看法是，面向人工智能應用的芯片都可以稱為AI芯片。由于需求的多樣性，很難有任何單一的設計和方法能夠很好地適用于各類情況。因此，涌現出多種專門針對人工智能應用的新穎設計和方法，覆蓋了從半導體材料、器件、電路到體系結構的各個層次。

人工智能芯片具有兩個突出特點：一是算法與芯片的高度契合，面向終端和云端不同需求提升計算能力;二是專門面向細分應用場景的智能芯片，如語音識別芯片、圖像識別芯片、視頻監控芯片等。當前的人工智能正處于產業化的早期階段，所有的國家都站在了同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度的關注，完成了一系列政策層面的頂層設計。而擁有大量的數據并對數據主權的管理以及應用場景的本土化，也必將進一步助力中國本地芯片公司的崛起。而作為扎根中國的外資企業們，也應積極投身中國的人工智能發展大潮之中，在技術、市場和人才等方面和本土公司開展共贏合作，共同助力中國人工智能產業的發展和壯大。

根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告》顯示：

第一節 全球人工智能芯片市場總體情況分析

一、 全球人工智能芯片行業的發展歷程

全球半導體產業發展至今，總共有三次轉移歷程。

第一階段：由美國轉移到日本。日本從裝配開始全面學習美國半導體技術，電器時代向PC時代轉變;

第二階段：由美國、日本轉移到臺灣、韓國。日本芯片產業受美國施壓及本土經濟乏力而衰落，PC時代持續繁榮;

第三階段：由美國、臺灣、韓國轉移到中國。中國芯片產業擁有巨大下游市場，勞動力豐富，且背靠國家產業政策和活躍社會資本的支持。PC時代向萬物互聯、人工智能時代轉變，激發對AI芯片的需求。

二、 全球人工智能芯片市場規模

圖表：2019-2021年全球人工智能芯片行業市場規模(單位：億美元)

數據來源：中研普華產業研究院

2021年全球AI芯片市場規模約為260億美元。隨著人工智能技術日趨成熟，數字化基礎設施不斷完善，人工智能商業化應用將加速落地，推動AI芯片市場高速增長。

三、 全球人工智能芯片市場區域分布

歐美依然是全球人工智能芯片行業發展領先區域

城市AI技術的創新在一定程度上也代表著這個城市的AI芯片的發展水平以及發展潛力。城市是承載AI技術創新融合應用的綜合性載體，也是人類與AI技術產生全面感知的集中體驗地。過去幾年，全球各地的主要城市都在AI技術的發展中發揮了差異化作用，構建了各自的生態體系，并在賦能產業應用、助力區域經濟發展方面實現初步效果，掀起了人類對新一輪產業革命的思考、認知和行動。

隨著AI應用紛紛落地于城市層面，城市逐漸成為AI創新融合應用的主戰場。雖然全球各地AI技術的關鍵成功要素各有差異，但總體而言都構建了有利于技術與城市融合的生態發展體系。

四、 全球人工智能芯片行業競爭格局

近年來，各類勢力均在發力AI芯片，參與者包括傳統芯片設計、IT廠商、技術公司、互聯網以及初創企業等，產品覆蓋了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

根據相關市場調研機構發布的榜單來看，前十依然是歐美韓日企業，國內芯片企業如華為海思、聯發科、Imagination、寒武紀、地平線機器人等企業進入該榜單，其中華為海思排12位，寒武紀排23位，地平線機器人排24位。

圖表：全球人工智能芯片行業企業排名

數據來源：中研普華產業研究院

五、 全球人工智能芯片行業發展趨勢

(1)更高效的大卷積解構/復用

在標準SIMD的基礎上，CNN由于其特殊的復用機制，可以進一步減少總線上的數據通信。而復用這一概念，在超大型神經網絡中就顯得格外重要。如何合理地分解、映射這些超大卷積到有效的硬件上成為了一個值得研究的方向，

(2)更低的Inference計算/存儲位寬

AI芯片最大的演進方向之一可能就是神經網絡參數/計算位寬的迅速減少——從32位浮點到16位浮點/定點、8位定點，甚至是4位定點。在理論計算領域，2位甚至1位參數位寬，都已經逐漸進入實踐領域。

(3)更多樣的存儲器定制設計

當計算部件不再成為神經網絡加速器的設計瓶頸時，如何減少存儲器的訪問延時將會成為下一個研究方向。通常，離計算越近的存儲器速度越快，每字節的成本也越高，同時容量也越受限，因此新型的存儲結構也將應運而生。

(4)更稀疏的大規模向量實現

神經網絡雖然大，但是，實際上有很多以零為輸入的情況，此時稀疏計算可以高效的減少無用能效。來自哈佛大學的團隊就該問題提出了優化的五級流水線結，在最后一級輸出了觸發信號。在Activation層后對下一次計算的必要性進行預先判斷，如果發現這是一個稀疏節點，則觸發SKIP信號，避免乘法運算的功耗，以達到減少無用功耗的目的。

(5)計算和存儲一體化

計算和存儲一體化(process-in-memory)技術，其要點是通過使用新型非易失性存儲(如ReRAM)器件，在存儲陣列里面加上神經網絡計算功能，從而省去數據搬移操作，即實現了計算存儲一體化的神經網絡處理，在功耗性能方面可以獲得顯著提升。

近幾年，AI技術不斷取得突破性進展。作為AI技術的重要物理基礎，AI芯片擁有巨大的產業價值和戰略地位。但從大趨勢來看，目前尚處于AI芯片發展的初級階段，無論是科研還是產業應用都有巨大的創新空間。現在不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新產品，國內百度、阿里等紛紛布局這一領域，也誕生了寒武紀等AI芯片創業公司。在CPU、GPU等傳統芯片領域與國際相差較多的情況下，中國AI芯片被寄望能實現彎道超車。

當前,傳統芯片已不能滿足人工智能對芯片性能及算力的要求,如何構建出高效的人工智能芯片,將芯片技術與人工智能技術有效地結合起來成為當前的熱點話題。

本報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、工信部、中國行業研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數據，客觀、多角度地對中國人工智能芯片市場進行了分析研究。

報告在總結中國人工智能芯片發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國人工智能芯片的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為人工智能芯片企業在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環境調整經營策略。

了解更多行業數據詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告》。

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  2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告

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