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到2023年人工智能芯片行業(yè)市場規(guī)模將突破550億元（附報告目錄）

1、人工智能芯片行業(yè)發(fā)展概況

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支領(lǐng)域，通過模擬和延展人類及自然智能的功能，拓展機器的能力邊界，使其能部分或全面地實現(xiàn)類人的感知（如視覺、語音）、認(rèn)知功能（如自然語言理解），或獲得建模和解決問題的能力（如機器學(xué)習(xí)等方法）。

相關(guān)報告：北京普華有策信息咨詢有限公司《2021-2026年中國人工智能芯片行業(yè)細(xì)分市場深入調(diào)研及投資前景預(yù)測報告》

人工智能算法與應(yīng)用必須以計算機硬件作為物理載體方能運轉(zhuǎn)，其效果、效率與核心計算芯片的計算能力密切相關(guān)。如以1993年出品的IntelCPU奔騰P5芯片來執(zhí)行這樣的圖像識別運算，即使處理器流水線效率達(dá)到100%的情況下，需要至少10分鐘才能完成推理任務(wù)，需要近百年才能完成訓(xùn)練任務(wù)。而如今在各品牌旗艦手機上只需數(shù)百微秒就能執(zhí)行完成這樣的圖像識別，還可根據(jù)識別結(jié)果對圖片進(jìn)行實時編輯和美化，在云計算數(shù)據(jù)中心只要20分鐘就能完成模型的訓(xùn)練任務(wù)。在人工智能技術(shù)快速進(jìn)步并進(jìn)入實用場景的背后，處理器芯片技術(shù)的貢獻(xiàn)功不可沒。

當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)對于底層芯片計算能力的需求一直在飛速增長，其增速已經(jīng)大幅超過了摩爾定律的速度。例如Google于2019年提出的EfficientNet B7的深度學(xué)習(xí)模型，每完成一次前向計算即需要3.61×1010次基本運算，是七年前同類模型（AlexNet）運算需求的50倍。人工智能運算常常具有大運算量、高并發(fā)度、訪存頻繁的特點，且不同子領(lǐng)域（如視覺、語音與自然語言處理）所涉及的運算模式具有高度多樣性，對于芯片的微架構(gòu)、指令集、制造工藝甚至配套系統(tǒng)軟件都提出了巨大的挑戰(zhàn)。

智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域而專門設(shè)計的芯片，其架構(gòu)和指令集針對人工智能領(lǐng)域中的各類算法和應(yīng)用作了專門優(yōu)化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)等智能處理任務(wù)。智能芯片的性能和能效優(yōu)勢主要集中于智能應(yīng)用，但不適用于人工智能之外的其他領(lǐng)域。智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域而專門設(shè)計的芯片，其架構(gòu)和指令集針對人工智能領(lǐng)域中的各類算法和應(yīng)用作了專門優(yōu)化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)等智能處理任務(wù)。智能芯片的性能和能效優(yōu)勢主要集中于智能應(yīng)用，但不適用于人工智能之外的其他領(lǐng)域。

2、人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈分析

人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈上游主要是人工智能算法以及芯片設(shè)計工具。人工智能算法覆蓋廣泛，包括視覺算法、語音處理算法、自然語言處理算法以及各類機器學(xué)習(xí)方法（如深度學(xué)習(xí)等），研究人工智能算法的機構(gòu)為斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院、卡耐基梅隆大學(xué)等大學(xué)以及谷歌、臉書、亞馬遜等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。人工智能芯片行業(yè)的核心為芯片設(shè)計和芯片制造，我國芯片設(shè)計企業(yè)在近幾年發(fā)展較快，在各細(xì)分領(lǐng)域涌現(xiàn)出一大批優(yōu)秀企業(yè)。除此之外，一些芯片設(shè)計工具廠商、晶圓代工廠商與封裝測試廠商也為人工智能芯片行業(yè)提供了研發(fā)工具和產(chǎn)業(yè)支撐。當(dāng)前我國人工智能芯片行業(yè)的下游應(yīng)用場景主要聚集在云計算與數(shù)據(jù)中心、邊緣計算、消費類電子、智能制造、智能駕駛、智慧金融、智能教育等領(lǐng)域。

人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈分析

資料來源：普華有策

3、我國人工智能芯片市場規(guī)模分析

在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后，中國正成為一個重要的數(shù)據(jù)大國，預(yù)計到2025年中國將擁有全球數(shù)據(jù)量的27.8%。另外，產(chǎn)業(yè)政策推動中國產(chǎn)業(yè)的信息化、智能化升級轉(zhuǎn)型。這為我國人工智能芯片的發(fā)展提供了眾多實際的應(yīng)用場景。

人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用目前均處于技術(shù)和需求融合的高速發(fā)展階段，未形成統(tǒng)一的生態(tài)，就人工智能芯片這一細(xì)分領(lǐng)域而言，國內(nèi)芯片廠商與國外芯片巨頭基本處于相似的發(fā)展階段。而隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步，應(yīng)用場景將更加多元化，中國人工智能芯片市場將得到進(jìn)一步的發(fā)展。未來幾年內(nèi)，中國人工智能芯片市場規(guī)模將保持40%-50%的增長速度，到2023年，市場規(guī)模將突破550億元。

4、人工智能芯片行業(yè)重點企業(yè)分析

集成電路設(shè)計行業(yè)屬于技術(shù)密集型行業(yè)，而智能芯片作為集成電路領(lǐng)域新興的方向，在集成電路和人工智能方面有著雙重技術(shù)門檻。目前，泛人工智能類芯片（可用于人工智能計算任務(wù)的各類芯片的總稱）領(lǐng)域中的主要企業(yè)分為兩類：第一類是國際集成電路設(shè)計龍頭企業(yè)，包括Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、NXP、Broadcom、Xilinx、聯(lián)發(fā)科、華為海思等等，還包括主要以進(jìn)行IP授權(quán)模式經(jīng)營業(yè)務(wù)的ARM、Cadence和Synopsys等公司；第二類是以寒武紀(jì)、地平線機器人、Graphcore、Wave Computing等為代表的專業(yè)人工智能芯片設(shè)計公司。

第一類國際集成電路設(shè)計龍頭企業(yè)一般都經(jīng)過了多年的技術(shù)沉淀和研發(fā)積累，在綜合技術(shù)實力、銷售規(guī)模、資金實力、人才團(tuán)隊等方面仍占據(jù)優(yōu)勢。目前，在泛人工智能類芯片領(lǐng)域，Nvidia GPU產(chǎn)品和Intel CPU產(chǎn)品的市場份額仍占據(jù)明顯優(yōu)勢。第二類專業(yè)人工智能芯片設(shè)計公司普遍成立時間相對較晚，在營收規(guī)模、綜合技術(shù)積累等方面難以與國際集成電路設(shè)計龍頭企業(yè)相提并論，但在人工智能算法和針對人工智能應(yīng)用場景的專用芯片設(shè)計方面有著自身獨到的技術(shù)優(yōu)勢和一定的研發(fā)實力，未來隨著人工智能應(yīng)用的逐步成熟，該等企業(yè)有望迎來快速發(fā)展的階段，逐步躋身成為集成電路設(shè)計龍頭企業(yè)。