全球半導體市場已經進入分化時代,而在整個半導體產業的起伏中,AI芯片卻“風景這邊獨好”。
當前,傳統芯片已不能滿足人工智能對芯片性能及算力的要求,如何構建出高效的人工智能芯片,將芯片技術與人工智能技術有效地結合起來成為當前的熱點話題。
據最新的市場研究資料顯示,近幾年我國人工智能芯片行業內企業的數量呈現逐年增加的趨勢,由2016年的1058家增長至2020 年的6632家,年平均復合增長率約為105.37%;到2021年企業數量達到13493家左右,較上年同期相比同比增長了103.45%,未來 幾年國內人工智能芯片行業內企業的數量將會繼續增加,同時也將會使市場競爭程度進一步加劇。截止到2021年末,北京市、上 海市、廣東省和浙江省等地區的人工智能企業數量合計占比全國總數的81%,整體來看企業分布較為集中,市場格局發展相對密集。
人工智能芯片也被稱為AI加速器或計算卡,即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。業界關于AI芯片的定義仍然缺乏一套嚴格和公認的標準。比較寬泛的看法是,面向人工智能應用的芯片都可以稱為AI芯片。由于需求的多樣性,很難有任何單一的設計和方法能夠很好地適用于各類情況。因此,涌現出多種專門針對人工智能應用的新穎設計和方法,覆蓋了從半導體材料、器件、電路到體系結構的各個層次。
AI芯片主要包括三類:經過軟硬件優化可以高效支持AI應用的通用芯片,例如GPU;側重加速機器學習(尤其是神經網絡、深度學習)算法的芯片,這也是目前AI芯片中最多的形式;受生物腦啟發設計的神經形態計算芯片。AI技術的落地需要來自多個層面的支持,貫穿了應用、算法機理、芯片、工具鏈、器件、工藝和材料等技術層級。各個層級環環緊扣形成AI的技術鏈,而AI芯片本身處于整個鏈條的中部,向上為應用和算法提供高效支持,向下對器件和電路、工藝和材料提出需求。
人工智能芯片具有兩個突出特點:一是算法與芯片的高度契合,面向終端和云端不同需求提升計算能力;二是專門面向細分應用場景的智能芯片,如語音識別芯片、圖像識別芯片、視頻監控芯片等。當前的人工智能正處于產業化的早期階段,所有的國家都站在了同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度的關注,完成了一系列政策層面的頂層設計。而擁有大量的數據并對數據主權的管理以及應用場景的本土化,也必將進一步助力中國本地芯片公司的崛起。而作為扎根中國的外資企業們,也應積極投身中國的人工智能發展大潮之中,在技術、市場和人才等方面和本土公司開展共贏合作,共同助力中國人工智能產業的發展和壯大。
目前國內人工智能芯片市場呈現出百花齊放的態勢。AI芯片的應用領域廣泛分布在金融證券、商品推薦、安防、消費機器人、智能駕駛、智能家居等眾多領域,催生了大量的人工智能創業企業,如地平線、深鑒科技、寒武紀、云知聲、云天勵飛等。在政策大力支持下,國內人工智能芯片市場發展迅猛。相關數據顯示,2021年我國人工智能芯片市場規模約為437億元。
全球半導體市場已經進入分化時代,而在整個半導體產業的起伏中,AI芯片卻“風景這邊獨好”。
AI企業特別是AI算法類企業,在2022年面臨的最大質疑就是巨額融資之后依然連續虧損,企業難以找到持續商業化變現手段,眾多人工智能企業因此也在資本市場上面臨市值縮水、撤回上市申請等問題。當然,一些AI芯片企業也未能幸免。對于和英偉達等企業搶奪云端AI芯片市場的寒武紀來說,2022年也經歷了股價的低迷。
隨著技術的成熟以及數智化轉型升級,內在需求增加,中國人工智能核心產業市場規模將持續平穩增長,預計2025年將達到約4000億元。
據中研普華產業院研究報告《2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告》數據顯示
第三章 國際人工智能芯片行業發展分析及經驗借鑒
第一節 全球人工智能芯片市場總體情況分析
一、 全球人工智能芯片行業的發展歷程
全球半導體產業發展至今,總共有三次轉移歷程。
第一階段:由美國轉移到日本。日本從裝配開始全面學習美國半導體技術,電器時代向PC時代轉變;
第二階段:由美國、日本轉移到臺灣、韓國。日本芯片產業受美國施壓及本土經濟乏力而衰落,PC時代持續繁榮;
第三階段:由美國、臺灣、韓國轉移到中國。中國芯片產業擁有巨大下游市場,勞動力豐富,且背靠國家產業政策和活躍社會資本的支持。PC時代向萬物互聯、人工智能時代轉變,激發對AI芯片的需求。
二、 全球人工智能芯片市場規模
圖表:2019-2021年全球人工智能芯片行業市場規模(單位:億美元)
數據來源:中研普華產業研究院
2021年全球AI芯片市場規模約為260億美元。隨著人工智能技術日趨成熟,數字化基礎設施不斷完善,人工智能商業化應用將加速落地,推動AI芯片市場高速增長。
三、 全球人工智能芯片市場區域分布
歐美依然是全球人工智能芯片行業發展領先區域
城市AI技術的創新在一定程度上也代表著這個城市的AI芯片的發展水平以及發展潛力。城市是承載AI技術創新融合應用的綜合性載體,也是人類與AI技術產生全面感知的集中體驗地。過去幾年,全球各地的主要城市都在AI技術的發展中發揮了差異化作用,構建了各自的生態體系,并在賦能產業應用、助力區域經濟發展方面實現初步效果,掀起了人類對新一輪產業革命的思考、認知和行動。
隨著AI應用紛紛落地于城市層面,城市逐漸成為AI創新融合應用的主戰場。雖然全球各地AI技術的關鍵成功要素各有差異,但總體而言都構建了有利于技術與城市融合的生態發展體系。
四、 全球人工智能芯片行業競爭格局
近年來,各類勢力均在發力AI芯片,參與者包括傳統芯片設計、IT廠商、技術公司、互聯網以及初創企業等,產品覆蓋了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。
根據相關市場調研機構發布的榜單來看,前十依然是歐美韓日企業,國內芯片企業如華為海思、聯發科、Imagination、寒武紀、地平線機器人等企業進入該榜單,其中華為海思排12位,寒武紀排23位,地平線機器人排24位。
圖表:全球人工智能芯片行業企業排名
數據來源:中研普華產業研究院
五、 全球人工智能芯片行業發展趨勢
(1)更高效的大卷積解構/復用
在標準SIMD的基礎上,CNN由于其特殊的復用機制,可以進一步減少總線上的數據通信。而復用這一概念,在超大型神經網絡中就顯得格外重要。如何合理地分解、映射這些超大卷積到有效的硬件上成為了一個值得研究的方向,
(2)更低的Inference計算/存儲位寬
AI芯片最大的演進方向之一可能就是神經網絡參數/計算位寬的迅速減少——從32位浮點到16位浮點/定點、8位定點,甚至是4位定點。在理論計算領域,2位甚至1位參數位寬,都已經逐漸進入實踐領域。
(3)更多樣的存儲器定制設計
當計算部件不再成為神經網絡加速器的設計瓶頸時,如何減少存儲器的訪問延時將會成為下一個研究方向。通常,離計算越近的存儲器速度越快,每字節的成本也越高,同時容量也越受限,因此新型的存儲結構也將應運而生。
(4)更稀疏的大規模向量實現
神經網絡雖然大,但是,實際上有很多以零為輸入的情況,此時稀疏計算可以高效的減少無用能效。來自哈佛大學的團隊就該問題提出了優化的五級流水線結,在最后一級輸出了觸發信號。在Activation層后對下一次計算的必要性進行預先判斷,如果發現這是一個稀疏節點,則觸發SKIP信號,避免乘法運算的功耗,以達到減少無用功耗的目的。
(5)計算和存儲一體化
計算和存儲一體化(process-in-memory)技術,其要點是通過使用新型非易失性存儲(如ReRAM)器件,在存儲陣列里面加上神經網絡計算功能,從而省去數據搬移操作,即實現了計算存儲一體化的神經網絡處理,在功耗性能方面可以獲得顯著提升。
近幾年,AI技術不斷取得突破性進展。作為AI技術的重要物理基礎,AI芯片擁有巨大的產業價值和戰略地位。但從大趨勢來看,目前尚處于AI芯片發展的初級階段,無論是科研還是產業應用都有巨大的創新空間。現在不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新產品,國內百度、阿里等紛紛布局這一領域,也誕生了寒武紀等AI芯片創業公司。在CPU、GPU等傳統芯片領域與國際相差較多的情況下,中國AI芯片被寄望能實現彎道超車。
欲了解更多關于人工智能芯片行業的市場數據及未來行業投資前景,可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告》。
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2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告
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