2024年AI芯片抢购浪潮延续 AI芯片产业现状分析

AI芯片抢购浪潮延续

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。

随着AI大模型爆发，过去一年多全球科技巨头在AI领域展开了一场激烈竞逐。特斯拉CEO埃隆·马斯克将AI军备竞赛比作一场高风险的扑克游戏，称参与角逐的企业每年需要在AI硬件上投入数十亿美元，才能保持竞争力。

马斯克表示，仅2024年，特斯拉就将在英伟达AI芯片上花费超5亿美元，但他警告称，特斯拉需要价值“数十亿美元”的硬件才能赶上其最大的竞争对手。

眼下，全球最大的科技公司正在竞相购买英伟达H100 GPU。这款芯片对于构建和训练为ChatGPT等聊天机器人提供支持的大型语言模型至关重要。

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)。

当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。

技术手段方面，AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。

AI芯片产业现状分析

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。人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。

值得一提的是，尽管此前该领域玩家众多，作品也在不断更新迭代，但到目前为止，完全符合描述和基准测试的AI芯片寥寥无几。而依图科技并非芯片创业公司，两年前在进军投入大、门槛高的芯片行业时，便选择了高端玩家颇多的领域——自研云端 AI SoC，且在产品上正面PK英伟达(Nvidia)，颇有要挑硬骨头下手的意思。

这意味着在当下全球人工智能进入第三次爆发期，中国人工智能企业在一定程度上已经与世界巨头处于同一起跑线。传统意义上，大多数对神经网络的训练和推理都是在云端或基于服务器完成的。

据中研产业研究院《2024-2029年AI芯片产业现状及未来发展趋势分析报告》分析：

随着终端处理器性能的不断提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模检测、分类和识别等逐渐从云端转移到终端侧。这主要有三点原因。

首先，AI能力的端侧迁移是用户使用场景所需的必然结果。数据由云走向边缘。IDC数据统计，未来几年内边缘侧数据将达到总数据量的50%，这些数据由终端采集和产生，也需要端侧AI芯片就近分析处理。

其次，AI能力的端侧迁移亦是提升人工智能用户体验的重要方式。在端侧，人工智能关键优势包括即时响应、隐私保护增强、可靠性提升，此外，还能确保在没有网络连接的情况下用户的人工智能体验得到保障。

最后，AI处理能力的端侧迁移是人工智能数据隐私保护的需要。

据报道，AI大模型迭代速度越来越快，厂商对智能算力投入大幅增加，支持存储和训练的高端AI服务器的需求激增。

业内人士表示，随着AI大模型加速迭代，智能算力已成为稀缺资源。未来较长一段时间内，我国AI服务器市场维持供不应求状态，国产AI芯片市场规模增长迎来关键窗口期。

AI芯片作为人工智能基础层中十分重要的一部分，目前我国相关领域的技术相对比较薄弱，行业可发展空间和上升空间十分广阔。随着社会经济的智能化发展，以及AI技术的不断提升，AI芯片的应用领域不断扩大，加上5G应用的普及和政策的推动，我国AI芯片的市场需求快速增长，市场规模增势迅猛。

我国的AI芯片产业发展较晚，与国际先进水平存在着一定的差距，并成为了目前制约我国人工智能行业发展的重要因素。随着人工智能在未来社会发展中的作用愈发凸显，国家逐渐将人工智能产业的发展上升至国家战略高度，AI芯片的研发与技术升级也备受国家关注和重视。

在我国的《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中明确提出要加强关键数字技术创新应用，聚焦高端芯片、人工智能关键算法等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用，培育壮大人工智能等新兴数字产业。

想要了解更多AI芯片行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2024-2029年AI芯片产业现状及未来发展趋势分析报告》。