2023人工智能芯片行业现状与市场发展前景趋势分析

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人工智能芯片行业现状，人工智能芯片行业前景如何?目前，国内人工智能芯片市场呈现出百花齐放的态势。AI芯片的应用领域广泛分布在金融证券、商品推荐、安防、消费机器人、智能驾驶、智能家居等众多领域，催生了大量的人工智能创业企业，如地平线、深鉴科技、寒武纪、云知声、云天励飞等。在政策大力支持下，国内人工智能芯片市场发展迅猛。未来人工智能芯片技术将不断向前发展，不仅仅是用于计算、嵌入式系统、机器人等领域，还将涉及到更多的应用场景，如智能驾驶、智慧城市、医疗健康等领域。同时，人工智能芯片的性能和功耗也将得到进一步提升，为人工智能技术的发展提供更加强大的支撑。

近年来，随着个人电脑、智能手机的普及，AI芯片市场也蓬勃发展起来。据亿欧智库数据，预计2022年中国人工智能芯片市场规模将达到850亿元，到2025年将增长至1780亿元。可见，我国人工智能芯片市场还有广阔的发展空间。

AI芯片可分为GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片。目前GPU是AI算力的主要选择，其并行计算能力可大幅提升计算效率，从而大幅缩短AI算法的训练和推理时间，成为AI时代的算力核心。数据显示，中国人工智能芯片市场GPU占比接近90%，远超FPGA、ASIC类芯片。

人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力;二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。当前的人工智能正处于产业化的早期阶段，所有的国家都站在了同一条起跑线上。而中国政府从上至下给予了人工智能高度的关注，完成了一系列政策层面的顶层设计。而拥有大量的数据并对数据主权的管理以及应用场景的本土化，也必将进一步助力中国本地芯片公司的崛起。而作为扎根中国的外资企业们，也应积极投身中国的人工智能发展大潮之中，在技术、市场和人才等方面和本土公司开展共赢合作，共同助力中国人工智能产业的发展和壮大。

据中研普华产业研究院出版的《2022-2027年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》统计分析显示：

人工智能芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。业界关于AI芯片的定义仍然缺乏一套严格和公认的标准。比较宽泛的看法是，面向人工智能应用的芯片都可以称为AI芯片。由于需求的多样性，很难有任何单一的设计和方法能够很好地适用于各类情况。因此，涌现出多种专门针对人工智能应用的新颖设计和方法，覆盖了从半导体材料、器件、电路到体系结构的各个层次。

人工智能芯片产业链主要分为上游的材料与设备，中游的产品制造，下游的应用市场;上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备，半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料，半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备;中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造，芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程，芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程;下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。

人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。近年来，随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展，市场需求逐年扩大。

第三章 国际人工智能芯片行业发展分析及经验借鉴

第一节 全球人工智能芯片市场总体情况分析

一、 全球人工智能芯片行业的发展历程

全球半导体产业发展至今，总共有三次转移历程。

第一阶段：由美国转移到日本。日本从装配开始全面学习美国半导体技术，电器时代向PC时代转变;

第二阶段：由美国、日本转移到台湾、韩国。日本芯片产业受美国施压及本土经济乏力而衰落，PC时代持续繁荣;

第三阶段：由美国、台湾、韩国转移到中国。中国芯片产业拥有巨大下游市场，劳动力丰富，且背靠国家产业政策和活跃社会资本的支持。PC时代向万物互联、人工智能时代转变，激发对AI芯片的需求。

二、 全球人工智能芯片市场规模

图表：2019-2021年全球人工智能芯片行业市场规模(单位：亿美元)

数据来源：中研普华产业研究院

2021年全球AI芯片市场规模约为260亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长。

三、 全球人工智能芯片市场区域分布

欧美依然是全球人工智能芯片行业发展领先区域

城市AI技术的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的发展水平以及发展潜力。城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年，全球各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用，构建了各自的生态体系，并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。

随着AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新融合应用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异，但总体而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。

四、 全球人工智能芯片行业竞争格局

近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

根据相关市场调研机构发布的榜单来看，前十依然是欧美韩日企业，国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。

图表：全球人工智能芯片行业企业排名

数据来源：中研普华产业研究院

五、 全球人工智能芯片行业发展趋势

(1)更高效的大卷积解构/复用

在标准SIMD的基础上，CNN由于其特殊的复用机制，可以进一步减少总线上的数据通信。而复用这一概念，在超大型神经网络中就显得格外重要。如何合理地分解、映射这些超大卷积到有效的硬件上成为了一个值得研究的方向，

(2)更低的Inference计算/存储位宽

AI芯片最大的演进方向之一可能就是神经网络参数/计算位宽的迅速减少——从32位浮点到16位浮点/定点、8位定点，甚至是4位定点。在理论计算领域，2位甚至1位参数位宽，都已经逐渐进入实践领域。

(3)更多样的存储器定制设计

当计算部件不再成为神经网络加速器的设计瓶颈时，如何减少存储器的访问延时将会成为下一个研究方向。通常，离计算越近的存储器速度越快，每字节的成本也越高，同时容量也越受限，因此新型的存储结构也将应运而生。

(4)更稀疏的大规模向量实现

神经网络虽然大，但是，实际上有很多以零为输入的情况，此时稀疏计算可以高效的减少无用能效。来自哈佛大学的团队就该问题提出了优化的五级流水线结，在最后一级输出了触发信号。在Activation层后对下一次计算的必要性进行预先判断，如果发现这是一个稀疏节点，则触发SKIP信号，避免乘法运算的功耗，以达到减少无用功耗的目的。

(5)计算和存储一体化

计算和存储一体化(process-in-memory)技术，其要点是通过使用新型非易失性存储(如ReRAM)器件，在存储阵列里面加上神经网络计算功能，从而省去数据搬移操作，即实现了计算存储一体化的神经网络处理，在功耗性能方面可以获得显著提升。

近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，发布一系列产业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。2021 年，《“十四五”规划纲要和 2035 年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。

从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。各地方也根据各自的背景与条件，发布促进和扶持人工智能产业发展的方案方针。

预计2027年中国人工智能芯片市场规模分析

预计2023-2027年中国人工智能芯片市场规模将持续上涨，到2024年，中国人工智能芯片市场规模将突破1000亿元;到2027年，中国人工智能芯片市场规模达到2881.9亿元。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2022-2027年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》。

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