中国人工智能芯片市场发展趋势预测
一、人工智能芯片行业发展趋势
1、技术发展趋势分析
在AI芯片领域,目前还没有出现一款CPU类的通用AI芯片,人工智能想要像移动支付那样深入人心,改变社会,可能还差一个"杀手"级别的应用。无论是图像识别、语音识别、机器翻译、安防监控、交通规划、自动驾驶、智能陪伴、智慧物联网等,AI涵盖了人们生产生活的方方面面,然而距离AI应用落地和大规模商业化还有很长的路要走。而对于芯片从业者来讲,当务之急是研究芯片架构问题。软件是实现智能的核心,芯片是支撑智能的基础。当前AI芯片发展,短期内以异构计算为主来加速各类应用算法的落地;中期要发展自重构、自学习、自适应的芯片来支持算法的演进和类人的自然智能;长期则朝通用AI芯片的方向发展。
2、产品发展趋势分析
通用AI计算
AI的通用性实际包括2个层级:第一个层级是可以处理任意问题;第二个层级是同一时间处理任意问题。第一层级的目标是让AI的算法可以通过不同的设计、数据和训练方法来处理不同的问题。例如,利用现在流行的深度学习方法训练AI下棋、图像识别、语音识别、行为识别、运动导航等。但是,不同的任务使用不同的数据集来独立训练,模型一旦训练完成,只适用于这种任务,而不能用于处理其他任务。所以,可以说这种AI的算法和训练方法是通用的,而它训练出来用于执行某个任务的模型是不通用的。第二层级的目标是让训练出来的模型可以同时处理多种任务,就像人一样可以既会下棋,又会翻译,还会驾驶汽车和做饭。这个目标更加困难,目前还没有哪一个算法可以如此全能。
通用AI芯片
通用AI芯片就是能够支持和加速通用AI计算的芯片。关于通用AI的研究希望通过一个通用的数学模型,能够最大限度概括智能的本质。目前比较主流的看法是系统能够具有通用效用最大化能力:即系统拥有通用归纳能力,能够逼近任意可逼近的模式,并能利用所识别到的模式取得一个效用函数的最大化效益。这是很学术化的语言,如果通俗地说,就是让系统通过学习和训练,能够准确高效地处理任意智能主体能够处理的任务。通用AI的难点主要有2个:通用性,包括算法和架构;实现复杂程度。当前,摩尔定律的逐渐失效和冯·诺伊曼架构的瓶颈这2个巨大的技术挑战也是通用AI芯片需要考虑的问题。想要解决这2个问题仅通过芯片的设计理念和架构创新是行不通的,还需要取决于更先进的制程工艺、新型半导体材料、新型存储器件以及人类对于自身大脑更进一步的认知。
3、产品应用趋势分析
未来人工智能随着各项技术的不断进步,也将要不断面对越来越多的挑战,包括观念上的挑战。现实生活中,社会大众对人工智能技术的期望往往很高,但人工智能技术进步不仅受限于软件、硬件技术的制约,也受人类对自身理解与了解程度的制约,因此未来人工智能技术将在现有制约被不断解决、新的制约又不断形成的过程中,始终保持螺旋式发展进步的趋势。比如语音识别技术,20世纪90年代,当IBM推出VIAVOICE时,很多人高呼语音识别时代到来了,但当大多数人亲自使用时,却发现自己的识别率还是不够高,语音识别应用自此进入到长达十几年的低迷期;近年来,语音识别技术得益于机器学习与大数据,又有了突飞猛进般的进步,现在随便一个人只要能够讲普通话,计算机对其个人提供的数量足够多的语音数据进行针对性训练,并对其讲话内容进行语言模型的定制训练,这个人的语音识别就可以达到99%的识别正确率。但对独立一个人能够做到的,并不意味着无数大众使用就都能达到这样的水平,不要说对8K语音的识别,从如今各家语音识别厂商对外公开宣布的16K语音平均识别率达到95%来看,距离大于99%的识别率还有很长的路要走。语音识别技术确实在进步,但要达到99%这一平均水平可能需要一年,也有可能又是一个十年,没有人能够轻松预言,准确判断。不仅是语音识别,OCR、人脸识别、语义理解、机器翻译等人工智能技术在实际应用中都会面临识别率、准确率的挑战。因此,无论是企业还是社会应用大众,都应有更加包容的心态,共同为人工智能产业的发展营造一个良好的发展环境。
二、人工智能芯片行业应用趋势预测
中国当前本土芯片公司的产品分布了人工智能的整个市场段。在数据中心/云端训练和推理芯片部分,以Baidu、Alibaba、华为、Cambricon、BitMain和ThinkForce等为代表,但除了Bitmain的推理芯片,其他的芯片都还在研发中。考虑到TAB+华为强大的研发能力和全球化的资源配置,相信他们最终将会在数据中心/云端推理芯片方面获取一定的地位。而在设备端的推理芯片部分,创业芯片公司较为集中,其性能和功耗都和海外同类产品可以匹配,但预期该市场段未来竞争将较为激烈,并最终处于领先地位。
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。
《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》由中研普华人工智能芯片行业分析专家领衔撰写,主要分析了人工智能芯片行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对人工智能芯片行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的人工智能芯片行业数据分析,帮助客户评估人工智能芯片行业投资价值。
关注公众号
免费获取更多报告节选
免费咨询行业专家

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
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A...
查看详情
中国人工智能芯片市场发展前景一、人工智能芯片市场发展潜力人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工...
欲了解更多生物医药产业园行业的未来发展前景,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2022-2027年中国生物医药产业园8...
欲了解更多生物医药产业园行业的未来发展前景,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2022-2027年中国生物医药产业园2...
中国人工智能芯片行业细分市场发展趋势预测一、基于FPGA的半定制人工智能芯片(1)产品简况与特征FPGA(FIELD-PROGRAM...
欲了解更多生物医药产业园行业的未来发展前景,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2022-2027年中国生物医药产业园3...
欲了解更多生物医药产业园行业的未来发展前景,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2022-2027年中国生物医药产业园1...
微信扫一扫