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。
人工智能芯片行业市场现状
人工智能(AI)技术和应用发展日新月异,越来越多企业加快了对AI的研发布局,以在人工智能时代抢占一席之地。相较于应用层面,对算力基础设施的投入显得更为迫切。A股上市公司中,有布局AI芯片的厂商主要有寒武纪、景嘉微、云天励飞、恒烁股份、海光信息、复旦微电、安路科技、澜起科技、航宇微、国芯科技、紫光国微、国科微、芯原股份、好利科技、中科曙光、创耀科技、裕太微。
在AI大模型浪潮的带动下,人工智能芯片、服务器、数据中心市场规模将显著提升。人工智能服务器方面,IDC预计,全球人工智能硬件市场(服务器)规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元,年均复合增长率为17.3%。其中,用于运行生成式人工智能的服务器市场规模占比将从2023年的11.9%增长至2026年的31.7%。
根据中研普华产业研究院发布的《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》显示:
在适度超前建设新型基础设施的政策引领下,人工智能算力基础设施投资规模加大。互联网企业、电信运营商,以及各级政府均积极投入到智算中心建设之中。据不完全统计,截至2023年8月,全国已有超过30个城市建设智算中心。
AI芯片作为算力系统的核心,其发展问题不容忽视。国内AI芯片行业发展面临挑战,在训练性能方面与进口产品存在差距。
全球人工智能芯片市场正处于迅猛发展的阶段。据国际数据公司(IDC)的预测,至2025年,这一市场的规模将飙升至726亿美元。同时,人工智能芯片的搭载率也呈现出稳步增长的态势。
全球科技巨头们纷纷投身于自研AI超算芯片的激烈竞赛中,这背后不仅是对AI发展先机的追求,更蕴含了深刻的现实考量。新一代AI技术的迅猛进步,对模型训练和推理场景的需求日益迫切,从而引发市场对大容量、超高速芯片的强烈渴求。当前市场上,占据主导地位的英伟达AI芯片因其卓越性能而供不应求,价格持续飙升,甚至翻了几倍仍难以满足需求。
在这样的背景下,科技巨头们选择自主研发AI芯片,旨在降低对英伟达等外部芯片供应商的依赖,从而有效节约采购成本。同时,自研芯片还能让科技公司根据自身AI模型的需求,量身定制个性化的硬件,通过精简不必要的功能,实现降本增效的目标。这一战略举措不仅有助于科技巨头们巩固市场地位,更能为他们在AI领域的长远发展奠定坚实基础。
目前,每台人工智能服务器上普遍配置有至少2个图形处理器(GPU),这一数字有望在接下来的18个月内得到进一步提升。此外,其他类型的人工智能芯片,如专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)的搭载率也将呈现出明显的增长趋势。这一发展态势不仅揭示了人工智能技术的广泛应用前景,也预示着人工智能芯片市场的巨大潜力和无限商机。
在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。
更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《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》。

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