人工智能芯片行业竞争格局 人工智能芯片行业发展趋势分析

• 周迅 2023年6月25日 来源：互联网 935 58
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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。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

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)。

人工智能芯片行业竞争格局 人工智能芯片行业发展趋势分析

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。

根据中研普华产业研究院发布的《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》显示：

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。

近几年，AI技术不断取得突破性进展。作为AI技术的重要物理基础，AI芯片拥有巨大的产业价值和战略地位。但从大趋势来看，目前尚处于AI芯片发展的初级阶段，无论是科研还是产业应用都有巨大的创新空间。现在不仅英伟达、谷歌等国际巨头相继推出新产品，国内百度、阿里等纷纷布局这一领域，也诞生了寒武纪等AI芯片创业公司。在CPU、GPU等传统芯片领域与国际相差较多的情况下，中国AI芯片被寄望能实现弯道超车。

当前,传统芯片已不能满足人工智能对芯片性能及算力的要求,如何构建出高效的人工智能芯片,将芯片技术与人工智能技术有效地结合起来成为当前的热点话题。

本报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、工信部、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据，客观、多角度地对中国人工智能芯片市场进行了分析研究。

报告在总结中国人工智能芯片发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国人工智能芯片的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为人工智能芯片企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《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》。

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