2023AI芯片行业发展简析报告

AI芯片行业简析报告 版权归属上海嘉世营销咨询有限公司 01.AI芯片：人工智能的基石 •自2018年GPT-1.0模型首次发布以来，OpenAI不断迭代模型，今年发布的GPT-4.0模型，它拥有更大的参数量、更长的迭代时间和更高的准确性。随着数据不断增长和算法复杂度提高，人工智能对计算力提出了更高的要求。算力是实现人工智能产业化的核心力量，其发展对人工智能技术的进步和行业应用起着决定性作用。 •释放算力的价值对国家整体经济发展将发挥推动作用。计算力指数每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。可见，国家计算力指数越高，对经济的拉动作用越强。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5%。 02.AI芯片算力发展的三个阶段 •广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫做AI芯片。但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。 •AI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）。 AI芯片算力发展阶段 03.国内外AI芯片差距较大 •在AI芯片领域，国外芯片巨头占据了大部分市场份额。全球范围内主要布局人工智能芯片的厂商有Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google等。美国的巨头企业，凭借着多年在芯片领域的领先地位，迅速切入AI领域并积极布局，目前已经成为该产业的引领者。 •我国AI芯片产业起步较晚，技术上与世界先进水平也还存在着较大的差距。国内AI芯片市场也较为分散，集中度低。随着数字经济的兴起，人工智能已经深入渗透到各个行业，特别是在互联网等科技公司中更为普及。这些公司对于计算机软件技术和存储设备的要求极高，因此对于底层技术的布局和提升更为重视，尤其是在人工智能芯片领域。 AI芯片产业图谱 04.全球人工智能芯片市场高速增长 •IDC预计，到2025年人工智能芯片市场规模将达726亿美元。人工智能芯片搭载率将持续增高，目前每台人工智能服务器上普遍多配置2个GPU，未来18个月，GPU、ASIC和FPGA的搭载率均会上升。 •2022年加速服务器市场规模达到67亿美元，同比增长24%。其中GPU服务器依然是主导地位，占据89%的市场份额，达到60亿美元。同时NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器以同比12%的增速占有了11%的市场份额，达到7亿美元。 全球人工智能服务器GPU、ASIC和FPGA芯片搭载率 05.中国AI芯片市场呈现出显著的增长趋势 •根据市场规模分析，随着越来越多企业将人工智能应用于终端产品，人工智能芯片的需求快速增长。AI芯片广泛应用于云计算、数据中心、边缘计算、消费电子、智能制造、智能驾驶、智能金融及智能教育等领域。 •近年来，我国的AI芯片行业备受关注，不断涌现出新的生产设计商，市场规模也不断扩大。数据显示，2021年我国AI芯片市场规模达到427亿元，同比增长124%。预计到2023年，市场规模将进一步扩大至1206亿元。 06.深度学习模型复杂度对芯片算力需求激增 •AI运算指以“深度学习”为代表的神经网络算法，需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图像、语音等）。 •需要硬件具有高效的线性代数运算能力，计算任务具有：单位计算任务简单，逻辑控制难度要求低，但并行运算量大、参数多的特点。对于芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高的需求。 •自2012年以来，人工智能训练任务所需求的算力每3.43个月就会翻倍，大大超越了芯片产业长期存在的摩尔定律（每18个月芯片的性能翻一倍）。 •针对不同应用场景，AI芯片还应满足：对主流AI算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及价格等需求。 从AlexNet到GPT-3，算力增长迅速 07.AI服务器有68%价值量来自GPU •AI算力芯片产业链可分为：最上游的EDA软件和IP核研发；中游的芯片，包括GPU、NPU、ASIC、FPGA等架构；下游的AI服务器及智算中心。 AI芯片产业链 08.GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片 •从技术架构来看，AI芯片主要分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、类脑芯片四大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片，类脑芯片颠覆传统冯诺依曼架构，是一种模拟人脑神经元结构的芯片，类脑芯片的发展尚处于起步阶段。 三种技术架构AI芯片类型比较 09.AI芯片三剑客将互补共享市场 •AI芯片（GPU/FPGA/ASIC）在云端同时承担人工智能“训练”和“推断”过程，在终端主要承担“推断”过程，从性能与成本来看ASIC最优； •ASIC作为专用芯片，算力与功耗在通用芯片GPU具有绝对优势，但开发周期较长，落地较慢，需一定规模后才能体现成本优势； •FPGA可以看做从GPU到ASIC重点过渡方案。相对于GPU可深入到硬件级优化，相比ASIC在算法不断迭代演进情况下更具灵活性，且开发时间更短。 10.全球GPU领域处于寡头垄断的局面 •近年来GPU市场由英特尔、英伟达和AMD三分天下，其中英特尔的市场占比份额在60%以上，其次是英伟达和AMD。英特尔的身位领先主要得益于在家用机的集成GPU芯片市场的绝对主导地位，而在AI及高性能计算方面，则英伟达凭借其自身CUDA生态占据绝对主导地位。 11.AI芯片国产化有望加速 •美国陆续收紧中国获得国际先进芯片的能力，不仅限制中国进口尖端芯片，还限制中国获得最新的芯片生产工具。中国在FPGA、GPU领域缺乏有竞争力的原创产品，只是基于FPGA/GPU做进一步开发，这主要与我国在芯片领域一直缺乏关键核心自主技术有关，FPGA/GPU的技术壁垒已很高，很难有所突破。 •为了打破以美国为首的国家的技术封锁和制裁，中国对AI芯片领域的资源投入不断走高。当前，中国数字化的变革方向驱动了底层技术的逐渐提升，国际影响力也在逐年上涨，同时，在大数据、芯片设计及应用落地方面，逐步建立起了优势地位，产业发展也吸引更多海外人才回国创业、就业。 2020-2021年海归投递行业分布 12.资本持续进入AI芯片市场 •2021年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起，总金额约300亿人民币。企业方面，中国的科技巨头如百度、阿里巴巴、华为等都在人工智能芯片领域进行了大量的投资。 •中国的人工智能芯片市场投资情况非常活跃，政府、企业和风投机构都在加大对人工智能芯片领域的投入。这也进一步促进了中国人工智能产业的发展和创新。 13.平台生态之争决定未来AI芯片的市场表现 •广义上AI开源平台定义为一个深度学习的工具箱，用户可以通过开放平台，基于底层计算芯片运行算法系统。因此AI芯片厂商只有具备支持主流开源平台，才能形成稳定客户群。两大开源平台Tensorflow与Caffe，Caffe2和mxet也逐步兴起，AI开源平台众多。 •广义AI硬件开发环境是专门针对AI硬件推出的适应于硬件计算的开发环境，用户能利用C、C++等软件语言更方便的基于AI芯片进行顶层应用开发，同时可以起到硬件加速的效果。 •目前比较流行的AI开发环境是Nvidia的CUDA，Xilinx推出了SDAccel开发环境，Altera推出了OpenCLSDK开发环境。 14.AI芯片行业发展遭遇的挑战 目前中国AI芯片行业面对的消费者主要包括互联网、智能手机和自动驾驶等行业，这些行业对AI芯片的市场需求量相对较大，市场依赖程度高。在当前数字化经济不断发展的背景下，这将会在一定程度上提高AI芯片行业的需求量。 与国外主流企业相比，目前我国在AI芯片开发领域仍然缺乏具有竞争力的产品，缺乏关键的核心自主技术。这将会导致关键设备落后于国际一流水平，难以突破行业发展瓶颈。 在以传统冯诺依曼架构方式为主的AI芯片市场中，当运算能力发展到一定程度，存储部件就决定了AI芯片的性能上限。同等条件下，“存算一体”架构能够有效降低AI芯片能耗和成本，突破“存储墙”难题，是AI芯片未来发展主流方向。 AI芯片商用前景广阔，但落地困难的局面导致行业并未形成稳定的市场格局。 15.AI芯片行业发展关注三大趋势 AI场景和算法推动AI芯片走向专业化 AI芯片应用领域不断拓展 类脑、量子技术推动AI芯片走向多样化 随着拟态神经元、量子等前沿技术的发展，AI芯片逐渐发展出类脑、量子等多样化技术路径的新型芯片，类脑芯片更是开始走向商用化。类脑芯片拥有大规模并行计算、超低功耗和超低延迟等技术潜力，这些优势使其在未来AI应用场景中扮演重要的角色。类脑芯片和量子芯片作为新型芯片技术，拥有巨大的潜力，将在未来的AI和计算领域发挥重要作用，为我们带来更高效、更强大的计算能力。 随着人们对生活品质要求的提高，AI芯片已应用于众多前沿及快速发展的下游领域，AI芯片应用的不断拓展。随着数字化时代的到来，我国产业也纷纷开始数字化转型，带动AI芯片需求的增长，以支持高效处理海量数据，从而推动AI芯片行业的快速发展和持续创新。可以预计，在未来我国数字化转型持续推进的背景下，AI芯片将存在广阔的应用市场，需求不断增加，推动行业快速发展阶段。 GPU在处理大量并行计算任务中表现出色，且可通过加速设计更好地发挥AI潜能，但也存在功耗高、成本高等缺点。目前，GPU仍然是AI训练所需算力的主要硬件选择。FPGA具有较强的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性，但其缺点在于价格较高、编程复杂，因此在半定制化AI场景中具备优势。ASIC具有更高的处理速度和更低的能耗，并且可针对特定AI任务进行优化设计，从而在性能和能耗方面具备更好的综合素质，这使其在全定制化AI场景中表现优异。 版权说明 本报告为简版报告，内容均从嘉世咨询原有完整报告中精炼提取，如需了解详细内容，请联系：mcr@chinamcr.com. 本报告中的所有内容，包括但不限于文字报道、照片、影像、插图、图表等素材，均受《中华人民共和国著作权法》、《中华人民共和国著作权法实施细则》及国际著作权公约的保护。 本报告的著作权属于上海嘉世营销咨询有限公司所有，如需转发、转载、引用必须在显著位置标注出处，并且不得对转载内容进行任何更改。 本报告是免费报告，任何机构和个人不得将本报告用于收费为目的经营活动。