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          2028年人工智能芯片市場規(guī)模預測

          人工智能行業(yè)競爭形勢嚴峻,如何合理布局才能立于不???

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          一、人工智能芯片市場空間預測

          圖表:2023-2028年人工智能芯片市場規(guī)模預測(億元)

          預測2023年人工智能芯片市場規(guī)模為1206億元,到2028年預計超過3800億元,預測市場規(guī)模為3809.75億元。

          二、人工智能芯片產(chǎn)品發(fā)展趨勢

          1、新興技術(shù)驅(qū)動,需求持續(xù)增長

          云計算分為IaaS、PaaS和SaaS三層。IaaS企業(yè)提供場外服務器、存儲和網(wǎng)絡硬件,IoT提供了更多的數(shù)據(jù)收集端口,大大提升了數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)為人工智能提供了信息來源,云計算為人工智能提供了物理載體,5G降低了數(shù)據(jù)傳輸和處理的延時性。人工智能關(guān)鍵技術(shù)未來將在5G、IoT、云計算和大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)日益成熟的背景下取得突破性進展。

          2、5G時代,邊緣智能芯片需求將迅速增長

          在5G時代,無線網(wǎng)絡具備高帶寬、低延時以及支持海量設備接入等特點,大規(guī)模的數(shù)據(jù)流動增加了傳輸和云端的壓力,使得邊緣端的網(wǎng)絡節(jié)點需要具備數(shù)據(jù)預處理和快速輸出結(jié)果的能力,數(shù)據(jù)處理將進入分布式計算的新時代。同時,隨著5G時代和人工智能的發(fā)展,越來越多的數(shù)據(jù)處理需求必須在邊緣側(cè)完成。這些場景往往需要很強的實時性,對延時敏感,并且有很強的數(shù)據(jù)隱私性要求,相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)不能上傳到云端。邊緣人工智能則很好地解決了這個需求,通過在產(chǎn)線等邊緣處直接部署智能計算設備,在無需將數(shù)據(jù)傳出工廠的同時,實時地進行數(shù)據(jù)處理并對產(chǎn)線進行決策和控制。

          3、消費類電子和智能汽車是未來終端智能計算能力的重要載體

          除了云端和邊緣端外,終端也有大量的智能計算能力需求。這些計算能力需求主要分為兩類,一類是單芯片計算能力需求較小的,主要是一些物聯(lián)網(wǎng)設備,如智能家居等;另外一類是移動計算平臺,這些計算平臺的特點是其設備往往處于移動中,無法用固定的邊緣設備來支撐。這些設備未來主要有兩類,一類是以手機、平板為代表的消費類電子產(chǎn)品,另外一類是以自動駕駛為代表的車載計算平臺。

          4、智能芯片會形成云邊端一體化的生態(tài)

          在通用處理器領域,服務器、桌面和終端的生態(tài)是相互分離的不同生態(tài)環(huán)境。在服務器和桌面一側(cè),x86是目前主流的生態(tài)體系;而在終端等設備一側(cè),則是由ARM來主導。服務器及桌面系統(tǒng)和終端系統(tǒng)分別按照兩條不同的技術(shù)路線在發(fā)展。

          5、人工智能算法將持續(xù)演進

          當前人工智能發(fā)展正處于第三波浪潮上,這波浪潮最大的特點就是與業(yè)務緊密結(jié)合的人工智能應用場景逐漸落地,擁有先進算法和強大計算能力的企業(yè)成為了最主要的推動者。當前人工智能的主流技術(shù)路徑是深度學習,但無論是產(chǎn)業(yè)界或?qū)W術(shù)界,都認為深度學習尚存在一些局限性,在機器感知類場景表現(xiàn)優(yōu)異,但在機器認知類場景表現(xiàn)還有待提高。未來針對不同的人工智能應用類型和場景,將會有深度學習之外的新型算法脫穎而出,這就要求智能芯片的架構(gòu)不能僅僅針對深度學習設計,也要適應不同類型的算法,同時兼顧能效和靈活性。

          三、人工智能芯片應用趨勢

          從云端芯片來看,目前GPU占據(jù)云端人工智能主導市場,以TPU為代表的ASIC目前只運用在巨頭的閉環(huán)生態(tài),F(xiàn)PGA在數(shù)據(jù)中心業(yè)務中發(fā)展較快。放眼未來,GPU、TPU等適合并行運算的處理器成為支撐人工智能運算的主力器件,既存在競爭又長期共存,一定程度可相互配合;FPGA有望在數(shù)據(jù)中心業(yè)務承擔較多角色,在云端主要作為有效補充存在。

          從終端來看,按需求逐步落地。云端受限于延時和安全性,催生AI的“推斷”部分向終端下沉。終端AI推斷需要芯片支持的需求場景需低延時、低功耗及高算力。按照需求落地先后,AI芯片落地的終端子行業(yè)分別是:智能安防、輔助駕駛以及手機、音箱、無人機、機器人等其他消費終端。三大領域?qū)K端AI芯片的要求各有側(cè)重。

          四、人工智能芯片市場結(jié)構(gòu)變化趨勢

          圍繞著技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新方向,是芯片制造企業(yè)的主要路線。Nvidia目前提供的是基于GPU的云服務,致力于讓客戶到自己的云上面發(fā)展,不再專推芯片產(chǎn)品。而英特爾,以前銷售芯片,收購Mobileye以后,進行了產(chǎn)業(yè)鏈越來越垂直整合,越來越封閉。通過人工智能實現(xiàn)讓芯片變成服務的途徑,是未來發(fā)展的趨勢。

          欲了解更多行業(yè)的未來發(fā)展前景,可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2024-2030年中國人工智能行業(yè)發(fā)展前景及投資戰(zhàn)略分析報告》。


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