人工智能芯片行业调研分析 微软将于下个月推出其首款人工智能芯片

微软将于下个月推出其首款人工智能芯片

知情人士透露，微软计划在下个月的年度开发者大会上推出该公司首款为人工智能设计的芯片。微软的这款芯片是为训练和运行大型语言模型(LLM)的数据中心服务器设计的。微软的数据中心服务器目前使用英伟达的GPU为云客户提供先进的LLM，包括OpenAI和Intuit，以及支持微软生产力应用程序中的人工智能功能。

投资公司瑞银8月表示，微软正面临GPU供应短缺的风险，这可能会影响其明年产生AI业务收入的能力。如果微软能够自己制造GPU，就可以减少这种风险。

早在2020年，OpenAI就在微软的大型超级计算机上开发其生成式人工智能技术，该设备使用了1万张英伟达的GPU。为了支持OpenAI的产品和研究需求，微软至少已下单数十万张英伟达芯片。由于需求激增，这些GPU一直处于供应不足的状况。

由于CUDA平台(由英伟达推出的通用并行计算架构)，英伟达的GPU仍然是AI开发者的首选。吸引用户使用新的硬件和软件对微软来说将至关重要。

微软还在与AMD密切合作，开发即将推出的AI芯片MI300X。这种合作伙伴多样化的方法，能够帮助微软应对激增的AI工作负载挑战。

今年上半年，以AIGC、ChatGPT为代表的人工智能概念持续走热，人工智能、大数据等新技术也在机器人领域融合应用，机器人的智能化水平不断提升。

据中研产业研究院《2023-2028年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》分析：

人工智能的基础层是数据和算力，随着AI 进入“大模型”时代，训练数据不断增长、算法复杂度不断提高，国内人工智能厂商对算力的需求陡升。AI芯片作为大模型及AI应用落地的算力基础，重要性日益凸显。

AI芯片是AI服务器算力的核心组成，随着AI算力规模的快速增长将催生更大的AI芯片需求。

广义而言，AI芯片指的是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，除了以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI加速芯片，还有比较前沿性的研究，例如：类脑芯片、可重构通用AI芯片等。狭义的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。“无芯片不AI”，以AI芯片为载体实现的算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，发展更注重超速运算能力的AI芯片成为推动人工智能产业爆发的关键核心要素之一，其快速发展对人工智能技术的进步和行业应用起到了决定性的作用。

人工智能芯片行业调研分析

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。比较宽泛的看法是，面向人工智能应用的芯片都可以称为AI芯片。由于需求的多样性，很难有任何单一的设计和方法能够很好地适用于各类情况。因此，涌现出多种专门针对人工智能应用的新颖设计和方法，覆盖了从半导体材料、器件、电路到体系结构的各个层次。

AI芯片主要包括三类：经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片，例如GPU;侧重加速机器学习(尤其是神经网络、深度学习)算法的芯片，这也是目前AI芯片中最多的形式;受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。AI技术的落地需要来自多个层面的支持，贯穿了应用、算法机理、芯片、工具链、器件、工艺和材料等技术层级。各个层级环环紧扣形成AI的技术链，而AI芯片本身处于整个链条的中部，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。

人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力;二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。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。

国内人工智能芯片市场发展迅猛

目前国内人工智能芯片市场呈现出百花齐放的态势。AI芯片的应用领域广泛分布在金融证券、商品推荐、安防、消费机器人、智能驾驶、智能家居等众多领域，催生了大量的人工智能创业企业，如地平线、深鉴科技、寒武纪、云知声、云天励飞等。在政策大力支持下，国内人工智能芯片市场发展迅猛。

报告在总结中国人工智能芯片发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国人工智能芯片的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为人工智能芯片企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

想要了解更多人工智能芯片行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2023-2028年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》。