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          AI芯片行業(yè)可發(fā)展空間和上升空間十分廣闊 AI芯片行業(yè)發(fā)展前景研究分析

          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。

          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。AI芯片作為人工智能基礎(chǔ)層中十分重要的一部分,目前我國相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)相對比較薄弱,行業(yè)可發(fā)展空間和上升空間十分廣闊。隨著社會經(jīng)濟(jì)的智能化發(fā)展,以及AI技術(shù)的不斷提升,AI芯片的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大,加上5G應(yīng)用的普及和政策的推動,我國AI芯片的市場需求快速增長,市場規(guī)模增勢迅猛。

          AI芯片的定義及分類

          AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡,即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前,AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。

          AI的許多數(shù)據(jù)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(diǎn)是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節(jié)能,但它們通常更昂貴。

          據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告》分析:

          技術(shù)手段方面AI市場的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU,GPU,F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計(jì)正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通,以及IBM等公司開發(fā)至少需要一個CPU來控制這些系統(tǒng),但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時,就會需要各種類型的協(xié)處理器。

          AI芯片行業(yè)發(fā)展前景研究分析

          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(shù)的發(fā)展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。

          人工智能產(chǎn)業(yè)鏈就可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三部分?;A(chǔ)層作為人工智能行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),為人工智能提供數(shù)據(jù)和算力支撐,其中AI芯片是人工智能算力的基礎(chǔ)。AI芯片作為人工智能基礎(chǔ)層中十分重要的一部分,目前我國相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)相對比較薄弱,行業(yè)可發(fā)展空間和上升空間十分廣闊。隨著社會經(jīng)濟(jì)的智能化發(fā)展,以及AI技術(shù)的不斷提升,AI芯片的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大,加上5G應(yīng)用的普及和政策的推動,我國AI芯片的市場需求快速增長,市場規(guī)模增勢迅猛。并且,隨著我國人工智能應(yīng)用層的范圍不斷擴(kuò)張,AI芯片的需求將大幅上漲。

          值得一提的是,盡管此前該領(lǐng)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(zhǔn)測試的AI芯片寥寥無幾。而依圖科技并非芯片創(chuàng)業(yè)公司,兩年前在進(jìn)軍投入大、門檻高的芯片行業(yè)時,便選擇了高端玩家頗多的領(lǐng)域——自研云端 AI SoC,且在產(chǎn)品上正面PK英偉達(dá)(Nvidia),頗有要挑硬骨頭下手的意思。這意味著在當(dāng)下全球人工智能進(jìn)入第三次爆發(fā)期,中國人工智能企業(yè)在一定程度上已經(jīng)與世界巨頭處于同一起跑線。

          我們的報告《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告》包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察,可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風(fēng)險和機(jī)遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力,就有可能在適當(dāng)?shù)臅r間和地點(diǎn)獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。

          傳統(tǒng)意義上,大多數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理都是在云端或基于服務(wù)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(zhuǎn)移到終端側(cè)。這主要有以下三點(diǎn)原因:

          首先,AI能力的端側(cè)遷移是用戶使用場景所需的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)由云走向邊緣。IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),未來幾年內(nèi)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)將達(dá)到總數(shù)據(jù)量的50%,這些數(shù)據(jù)由終端采集和產(chǎn)生,也需要端側(cè)AI芯片就近分析處理。

          其次,AI能力的端側(cè)遷移亦是提升人工智能用戶體驗(yàn)的重要方式。在端側(cè),人工智能關(guān)鍵優(yōu)勢包括即時響應(yīng)、隱私保護(hù)增強(qiáng)、可靠性提升,此外,還能確保在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下用戶的人工智能體驗(yàn)得到保障。

          最后,AI處理能力的端側(cè)遷移是人工智能數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的需要。

          我國的AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展較晚,與國際先進(jìn)水平存在著一定的差距,并成為了目前制約我國人工智能行業(yè)發(fā)展的重要因素。隨著人工智能在未來社會發(fā)展中的作用愈發(fā)凸顯,國家逐漸將人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上升至國家戰(zhàn)略高度,AI芯片的研發(fā)與技術(shù)升級也備受國家關(guān)注和重視。在我國的《“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出要加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用,聚焦高端芯片、人工智能關(guān)鍵算法等關(guān)鍵領(lǐng)域,加快推進(jìn)基礎(chǔ)理論、基礎(chǔ)算法、裝備材料等研發(fā)突破與迭代應(yīng)用,培育壯大人工智能等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)。

          想要了解更多AI芯片行業(yè)詳情分析,可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報告《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告》

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