AI算力芯片 头豹词条报告系列

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 AI算力芯片头豹词条报告系列 陈 陈天朗·头豹分析师 2023-06-27未经平台授权，禁止转载 版权有问题？点此投诉 综合及概念/自动驾驶/操作系统/芯片 工业制品/工业制造 行业： 行业定义 AI芯片，作为一种专门为人工智能应用设计的高性能微处… AI访谈 行业分类 AI芯片是一种全新的处理器，被设计用于处理人工智能任… AI访谈 行业特征 AI芯片行业的发展前景非常广阔，主要原因是人工智能应… AI访谈 发展历程 AI算力芯片行业 目前已达到4个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 AI算力芯片行业规模暂无评级报告 AI访谈数据图表 政策梳理 AI算力芯片行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 AI芯片作为AI产业链的核心，其重要性不言而喻。随着人… AI访谈数据图表 摘要AI芯片是一种专为人工智能应用设计的芯片，它采用了高度优化的硬件和软件体系结构，能够以更快的速度进行大规模的数据处理和机器学习。相比通用微处理器，AI芯片具有更高的能效比，高速、低能耗和紧凑的特点。AI芯片通过模拟人类大脑的神经网络，实现智能化应用的关键功能，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图像识别等。由于AI技术在各行各业中的应用越来越广泛，AI芯片已成为人工智能领域的核心技术之一，是推动智能化发展的重要驱动力。 AI算力芯片行业定义 AI芯片，作为一种专门为人工智能应用设计的高性能微处理器，其主要目的是满足深度学习、机器学习等复杂计算任务的需求。这类芯片能够在有限的时间内处理大量数据，并高效地执行大量并行计算。通过提供强大的计算能力，AI芯片为神经网络的训练和推理提供了基础支持。AI芯片在各种领域和行业发挥着关键作用，如图像识别、自然语言处理、语音识别、自动驾驶、机器人、物联网、智能家居、医疗、金融等。随着AI技术的不断发展和应用场景的扩大，对AI芯片的需求也在持续增长。当前市场上的AI芯片主要分为通用AI芯片（如GPU、FPGA）和专用AI芯片（如ASIC、NPU）。通用AI芯片具有广泛的适用性，可以用于各种不同的计算任务，而专用AI芯片则针对特定的AI应用场景进行优化，以提高计算效率和降低功耗。随着边缘计算需求的增长，AI芯片制 造商开始将其关注点转向在设备端进行实时AI计算。在这种情况下，低功耗、高性能和低延迟成为边缘AI芯片的关键特性。这些芯片可以嵌入到各种智能设备中，如智能手机、摄像头、无人机等，使得设备能够在本地处理数据，减少对云端计算资源的依赖。AI芯片行业的竞争激烈，涉及许多国际知名企业和新兴创新企业。这些企业致力于开发具有高性能、低功耗、低成本的AI芯片，以满足市场需求。随着技术的进步，新的架构和设计将不断涌现，进一步推动行业的发展。[1] [1]1：https://ee.ofweek.… 2：ofweek工程协会 AI算力芯片行业分类[2] AI芯片是一种全新的处理器，被设计用于处理人工智能任务。不同类型的AI芯片具有不同的特点和优势，例如1）ASIC是专用AI芯片，能够提供比通用处理器更高的效率和性能，2）GPU最初是专门用于游戏图形加速，但它们可以用于加速深度学习和神经网络的训练和推理，3）FPGA是可重新配置的硬件，可以专门定制用于特定的AI任务，4）CPU是通用处理器，虽然效率可能不如其他类型的AI芯片，但它们适用于一般的AI计算任务。5）NPU则是专门用于神经网络计算的处理器，能够提供更高的效率和能效。最近出现的边缘AI芯片则是一种专门用于设备本身上执行AI任务的处理器，不需要连接到云服务，具有低能耗和低成本等优点。总之，AI芯片是重 要的工具，可以让人工智能技术应用到更多领域，提高效率和性能，并在未来继续有着重要的作用。 按照芯片架构进行分类 ASIC（应用特定集成电路） ASIC芯片是一种专门为特定应用程序而设计的定制化芯片。相对于通用处理器，ASIC芯片可以提供更高的性能和更低的功耗。ASIC芯片可以用于各种不同的应用程序，例如机器学习、人工智能、加密货币挖掘等。ASIC芯片的设计相对较复杂，需要一系列的工艺和流程，并且需要大量的研发投入。但一旦设计完成，ASIC芯片可以显著提高特定应用程序的性能，使其更快、更高效。ASIC芯片的主要优势在于其特定性质，能够对特定应用程序进行高度优化，从而实现较高的性能和较低的功耗。另一方面，由于ASIC芯片无法轻易地重新编程或改变其功能，也让其相对较难以适应不同应用的需求，成本也相对较高。尽管有这些限制，但ASIC芯片仍然是许多现代电子设备的核心，可以帮助实现更高效、更快速的计算和处理。 GPU（图形处理器） GPU芯片（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）最初是为了加速游戏图形而设计的，但随着科技的发展，GPU已经被广泛应用于许多领域，特别是在人工智能和机器学习方面。GPU芯片具有大量的核心，可以同时进行许多简单的操作，使其特别适用于执行并行的计算任务。与CPU相比，GPU芯片可以提供更高的计算能力和效率，同时保持较低的功耗。除了在游戏图形和人工智能方面使用，GPU芯片也可以用于加速深度学习和神经网络的训练和推理，这是由于GPU芯片的并行性质可以显著提高训练和推理的速度。此外，GPU芯片还可以在科学计算、视觉识别、虚拟现实等领域中得到广泛应用，是一种非常强大的工具。需要注意的是，由于其特殊的设计，GPU芯片与CPU芯片存在差异。GPU芯片并非针对所有种类的计算任务都适用。如果一个应用程序不能并行处理，那么使用GPU芯片将无法提高其性能。 AI算力芯片分类 FPGA（可编程的逻辑芯片） FPGA芯片（FieldProgrammableGateArray）是一种可编程的逻辑芯片，能够允许设计人员按照自己的需要重新配置芯片中的电路元素。这种芯片有着灵活的结构，允许用户通过编程来改变其功能和性能。与ASIC的最大不同在于，FPGA芯片的功能是在芯片中编程进行的，并非每一次重新定制。由于其可编程的特性，FPGA芯片可以在硬件设计周期较短的情况下实现功能丰富、可定制化的电路，使其更适合于应对设计迭代和快速更新。FPGA芯片通常用于嵌入式系统、高性能计算、数字信号处理等领域，也被广泛应用于视频编解码、机器学习、人工智能、传感器处理和射频通信等复杂和高速处理领域。FPGA芯片的主要优势在于其灵活性和可编程性，但同时也存在性能和成本上的限制，以及编程难度相对较高的问题。对许多应用程序来说， FPGA芯片的运行效率和性能与ASIC芯片相比还有一定差距。 NPU（神经处理器） NPU芯片（NeuralProcessingUnit）是一种特殊的处理器，专门为神经网络应用程序而设计。NPU芯片实现了一种称为“指令级并行处理”的方法，使得在进行人工智能和机器学习操作时，这种芯片可以处理数百万的乘加运算。与GPU芯片相比，NPU芯片可以提供更高的性能和效率，特别是在移动设备和物联网设备等资源受限的环境中。NPU芯片可以加速神经网络的训练和推理，并在许多领域中得到广泛应用，例如图像识别、语音识别、自动驾驶、机器人、智能音箱等。NPU芯片通常被嵌入于处理器或系统芯片中，以实现高速和高效的神经网络计算。需要注意的是，由于NPU芯片是专门为神经网络应用程序而设计的，因此它不适用于所有类型的计算任务。此外，NPU芯片的设计通常相对较复杂，需要大量的研究和开发，因此成本也较高。 边缘AI芯片 边缘AI芯片是一种专门用于支持边缘计算和人工智能应用的芯片，也被称为AIoT（AIofThings）芯片。边缘AI芯片在功能和处理能力方面与GPU、NPU等芯片相似，但是其设计目的是通过将人工智能算法移至网络边缘，实现低时延、高可靠性和更高的隐私保护。边缘AI芯片通常内置多种传感器、计算、网络等元素，可以集成复杂的AI算法和模型，并支持特定的边缘计算任务，从而实现将人工智能应用移至物联网前端（例如智能门锁、智能机器人等）或本地设备（如智能手机、智能汽车等）处理。与传统的人工智能应用程序相比，边缘AI芯片的优点在于其能够减少网络流量和传输延迟，提高数据处理效率和隐私保护，同时为物联网领域中越来越多的智能化设备提供更好的支持。需要注意的是，由于边缘AI芯片的应用领域比较特定，因此其适应性和可扩展性相对较低。 [2]1：https://www.ofwe… 2：https://www.ofwe… 3：https://www.ofwe… 4：Ofweek电子工程网 AI算力芯片行业特征[3] AI芯片行业的发展前景非常广阔，主要原因是人工智能应用的迅速普及和用户需求的增加。在应用场景方面，随着人工智能和物联网技术的不断发展和融合，AI芯片在智能手机、智能音箱、智能家居、智能医疗、智能汽车、智能制造等行业的应用必然会越来越广泛。这将从多个角度促进AI芯片的发展，包括提高生产效率、降低 成本、提高用户体验、加强安全性等。根据工信部的数据统计，中国人工智能产业链中应用层企业比例超过80%，这些企业依靠场景应用的落地，成为了人工智能产业的主要驱动力。计算机视觉（34%）、机器人 （17%）、自然语言处理（7%）、机器学习（18%）、生物识别（2%）等领域是中国人工智能企业十大应用技术领域中居于前列的技术。企业服务、机器人和通用方案、安防、汽车等领域是当前中国人工智能应用的主要方向，未来随着应用场景的不断扩大，预计边缘/终端芯片的需求将会持续增长。随着中国在人工智能领域不断增大的投入和不断完善的产业链布局，中国的人工智能行业将有更多的机遇和发展空间。根据IT桔子投融资数据库显示，2021年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起，融资总金额达到300亿人民币。同时，随着人工智能在各个行业的应用逐步深入，人工智能企业需要在技术创新、场景应用、产品规划、市场定位等方面持续创新和进步，以顺应行业发展的趋势和要求。另外，AI芯片的行业特征也体现在技术门槛高且代码重要，芯片的设计和制造需要高端科技和专业人才，这对新进入市场的企业提出了更高的要求。对于已经进入市场的企业，他们需要依靠技术创新不断提升自身竞争力，以应对不断变化的市场和技术发展，根据领英人才数据库，2021年全球人工智能领域专业技术人才数量达到190万，其中美国人工智能专业领域人才总数达到85万人，占比高达44.7%，高居榜首，而中国人工智能领域专业技术人才数量达到5万人，位居全球第七。值得一提的是，随着应用场景和需求不断扩大，AI芯片将从单一领域发展成为多领域的应用，这将需要企业在AI芯片技术、产品规划和市场定位上做出相应的调整和创新。对于AI芯片行业从业人员而言，他们需要掌握相关技术，不断学习和更新知识才能适应行业发展的速度和变化。总的来看，AI芯片行业的发展前景非常广阔，但需要企业和从业人员持续创 新和进步。[4] [5 1AI芯片商业模式呈现多样化，主要分为IP授权与流片两种模式 AI芯片的商业模式可以分为芯片制造和应用开发两个方面。在芯片制造方面，企业通过研发和生产AI芯片，为其他企业和终端用户提供芯片产品。在应用开发方面，企业通过基于AI芯片的应用开发，为客户提供智能化或自动化的解决方案。 人工智能芯片行业主要存在两种商业模式：IP授权和流片模式。在IP授权模式中，IP设计公司将自主设计的芯片功能单元（如CPU、GPU、DSP、NPU等）授权给其他IC设计公司使用。对于企业而言，在使用IP授权模式进行芯片设计时，需要向授权方支付一定的授权费用以购买IP设计的使用权，同时在最终芯片产品销售中，需要支付给授权方芯片最终售价的1%~3%的版税。授权费用的支付可以覆盖IP开发的成本，而版税则是IP设计公司的主要盈利来源。以生命周期5000万颗的计算，如果按照每颗40元的价格来计算各种IP授权购买费，大概需要支付20亿人民币。而对于单项ARMCPU授权，则每次需要支付约1亿美元的费用。除了IP授