AI芯片產(chǎn)業(yè)分析 機(jī)構(gòu)稱2024年全球AI芯片收入總額將達(dá)712.52億美元

• 陳觀秋 2024年5月31日 來源：財(cái)聯(lián)社 中研普華報告 百度 1005 63
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市場調(diào)查機(jī)構(gòu)Gartner認(rèn)為，2024年全球AI芯片收入總額將達(dá)712.52億美元，同比增長33%。2025年全球AI芯片收入總額有望達(dá)到919.55億美元，在今年的基礎(chǔ)上再增長約29%。

機(jī)構(gòu)稱2024年全球AI芯片收入總額將達(dá)712.52億美元 同比增長33%

市場調(diào)查機(jī)構(gòu)Gartner認(rèn)為，2024年全球AI芯片收入總額將達(dá)712.52億美元，同比增長33%。2025年全球AI芯片收入總額有望達(dá)到919.55億美元，在今年的基礎(chǔ)上再增長約29%。

細(xì)分來看，今年來自計(jì)算電子產(chǎn)品領(lǐng)域的AI芯片收入將達(dá)到334億美元，占到整體的47%。來自車用領(lǐng)域的AI芯片收入預(yù)計(jì)將達(dá)到71億美元，而消費(fèi)電子領(lǐng)域的相關(guān)收入則將為18億美元。

具體到品類上，生成式 AI 正推高數(shù)據(jù)中心對高性能 AI 芯片的需求。今年服務(wù)器 AI 加速器市場規(guī)模已達(dá) 210 億美元(當(dāng)前約 1524.6 億元人民幣)，預(yù)計(jì)到 2028 年將增加至 330 億美元。

報告還認(rèn)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(yè)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(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))。

AI芯片產(chǎn)業(yè)分析

當(dāng)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(shí)驗(yàn)室研發(fā)階段。

GPU作為通用型芯片，其設(shè)計(jì)和制造工藝成熟，適合大規(guī)模并行計(jì)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(tǒng)和無人駕駛試驗(yàn)中均有應(yīng)用。

FPGA的編程靈活性相對高一點(diǎn)，且功耗較低，其可應(yīng)用在軍事和工業(yè)電子領(lǐng)域。

ASIC可通過算法固化實(shí)現(xiàn)極致的性能和能效，量產(chǎn)后成本最低，但其前期研發(fā)時間長、投入成本高，其在人工智能設(shè)備、軍事國防設(shè)備領(lǐng)域均有應(yīng)用。

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)。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》分析：

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。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。

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。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。

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《2024-2029年AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》。

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  2024-2029年AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告

  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...

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