IBM发布首款7纳米AI芯片 2021人工智能芯片行业投资前景及市场竞争趋势发展分析

IBM发布首款7纳米AI芯片

当人工智能(AI)加速芯片已成为大型科技公司标配后，近日，IBM发布首款7纳米AI芯片，为了支持AI加速处理性能，新处理器面积为530平方毫米，集成多达225亿个晶体管，并拥有全新的分支预测、缓存，支持多芯片一致性互连，性能提升超过40%。

芯片制造业增值空间

我国芯片制造能力仍然较弱，大量芯片依赖进口，目前我国但我国芯片制造主要存在三大短板:核心原材料不能自己自足、芯片制造工艺尚弱、关键制造装备依赖进口。在未来芯片制造能力仍然有较大的增长空间。

2021人工智能芯片行业投资前景及市场竞争趋势发展分析

全球范围各行业数据中心的不断增长，正推动着对基于云的AI芯片组的市场需求。根据赛迪顾问预计，2019年中国AI芯片市场规模将达到124.1亿元，同比增长53.6%;2020年中国AI芯片市场将保持56.1%的增长，达到193.7亿元的市场规模;2021年中国AI芯片市场规模将进一步增长至305.7亿元，同比增幅可达57.8%。

未来三年，随着大规模地方性数据中心的建设陆续完成，云端训练芯片增长速度放缓。不过，随着各领域市场需求的释放，云端推断芯片、终端推断芯片市场的增长速度将持续呈上升趋势。

近两年，随着大家越来越意识到AI芯片对于算力的重要性，AI芯片这一赛道中的玩家也越来越多。在如火如荼的AI计算市场上，英伟达凭借GPU(图形处理器)最先把握住了机会，成为AI企业几乎不可或缺的芯片供应商。此后，芯片大客户们更进一步，包括谷歌、阿里巴巴、亚马逊、华为等厂商，争相发布AI定制芯片，纷纷推出自研AI专用芯片，用于各项AI细分应用。

AI芯片是人工智能的“大脑”，目前AI芯片主要类型有CPU、GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编辑门阵列)、DSP、ASIC(针对神经网络算法的专用芯片)和类人脑芯片几种，ASIC有望在今后数年内取代当前的通用芯片成为人工智能芯片的主力。

AI芯片产业链上游主要是芯片设计，按照商业模式，可再细分成三种：IP设计、芯片设计代工和芯片设计，大部分公司是IC设计公司。AI芯片产业链的下游主要为系统集成及应用企业，比如人工智能解决方案商等。其中，最主要的热门应用领域包括自动驾驶、智能手机、机器人以及安防等领域。

近日，AI芯片研究领域的苹芯科技已完成红点中国领投，真格基金、红杉资本跟投的近千万美元Pre-A轮融资，目前，苹芯已开发实现了多款基于SRAM的存内计算加速单元并已完成流片，处于外部测试和demo阶段，公司正与智慧穿戴，图像物体识别领域的头部客户做技术验证。相比于冯诺依曼架构的AI加速芯片，功耗更低、效率更高、面积更小，适合处理低功率、小面积和高算力的复杂神经网络(NN)相关计算工作。

苹芯科技是一家基于存算一体技术的打造面向AI加速器芯片的创业公司，提供基于存算一体技术的用于提升深度学习计算性能的硬件单元和相关IC设计服务。其产品主要用于可穿戴设备、无人机摄像头、安防领域、机器人领域、智能家居等低能耗、长待机的场景。

人工智能芯片行业研究报告重点分析了重点人工智能芯片企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。未来人工智能芯片行业将如何发展?请点击查看中研普华研究院报告《2021-2025年中国人工智能芯片行业发展前景分析及投资风险预测报告》。

相关推荐：

百度宣布第2代昆仑芯片量产

8月18日,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在百度世界大会上宣布第2代自研AI芯片——昆仑芯2(又称“昆仑2”),正式量产。昆仑芯2的性能、通用性、易用性较1代产品均有显著增强。该芯片采用全球领先的7nm制程,搭载自研的第二代XPU架构,相比1代性能提升2-3倍。整数精度(INT8)算力达到256 TeraOPS,半精度(FP16)为128 TeraFLOPS,而最大功耗仅为120W。软件架构上,昆仑芯2大幅迭代了编译引擎和开发套件,支持C和C++编程,可编程性国内领先、对标全球业界最先进水平。

此外，昆仑芯2领先的设计使产品可以适用云、端、边等多场景,可应用于互联网核心算法、智慧城市、智慧工业等领域,并还将赋能高性能计算机集群、生物计算、智能交通、无人驾驶等更广泛空间。