AI芯片，廣義上來說，是面向人工智能應(yīng)用的芯片，這些芯片經(jīng)過軟硬件優(yōu)化，可以高效支持AI應(yīng)用。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。

人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)清晰，鏈條較短，主要分為上游的材料與設(shè)備，中游的產(chǎn)品制造，下游的應(yīng)用市場。下游的應(yīng)用市場主要有云計算、自動駕駛、智能手機、無人機、智能音箱、智能安防等。智能安防、無人駕駛、智能手機、智慧零售、智能機器人等幾大行業(yè)對AI芯片的需求不斷增長，推動了AI芯片市場的快速發(fā)展。

AI芯片行業(yè)市場全景調(diào)研

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。

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)計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、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。。

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，未來幾年內(nèi)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)將達到總數(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)、隱私保護增強、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)隱私保護的需要。

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芯片行業(yè)的競爭格局主要集中在全球范圍內(nèi)，各大芯片廠商都在積極布局AI芯片市場。其中，英偉達是全球最大的AI芯片供應(yīng)商，其市場份額占據(jù)了絕對的領(lǐng)先地位。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年中國AI芯片行業(yè)市場全景調(diào)研與發(fā)展前景預(yù)測報告》分析：

財報顯示，財報顯示，2024年三季度英偉達營收再創(chuàng)新高達351億美元，同比增長94%，高于分析師預(yù)期的332.5億美元，但增速較上一季度有所放緩。調(diào)整后每股收益為0.81美元，超出預(yù)期的每股0.74美元。

從英偉達的財報來看，AI芯片作為半導(dǎo)體復(fù)蘇的核心動能，其今后的增長趨勢進一步得到確認(rèn)。

AI芯片市場呈現(xiàn)出多元化、競爭激烈的格局。主要廠商包括英偉達(NVIDIA)、英特爾(Intel)、AMD等國際巨頭，這些公司在技術(shù)、資金、市場等方面具有明顯優(yōu)勢。同時，中國等國家和地區(qū)的芯片企業(yè)也在迅速崛起，如華為、阿里、百度等公司在AI芯片領(lǐng)域取得了顯著進展。

AI芯片行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測

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，所取得成就僅是在部分領(lǐng)域，整個行業(yè)還處于生命周期的萌芽期，需要更多的投入和努力。“十四五”規(guī)劃提出重點發(fā)展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，提高人工智能芯片的研發(fā)和應(yīng)用;同時，“十四五“國民健康規(guī)劃提出大力推廣人工智能芯片在醫(yī)療、衛(wèi)生等公共領(lǐng)域的應(yīng)用，切實保障民生，助力人工智能芯片從研發(fā)落地到應(yīng)用。

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