国内人工智能芯片市场呈现出百花齐放的态势 人工智能芯片产业链发展现状分析

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。

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：

人工智能芯片产业链发展现状分析

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。

人工智能芯片产业链的中端主要以材料、设备、制造领域为主，此环节前期投入成本巨大，门槛极高。该环节利润中等，一般健康的毛利在30%~50%之间，风险可控。

人工智能芯片的封测环节，门槛相对较低，国内市场内卷厉害，且利润率属最低的，一般毛利在20%~40%，做成品牌也有附加值，风险最低，现金流周转快。

众所周知，我国AI芯片产业起步较晚、资金投入长期不足，与西方主要国家相比发展存在明显滞后。同时，在经济化浪潮之下，全球芯片产业链分工合作生态明确，我国对于国外产品的依赖度也颇高，国内芯片市场长期被国外巨头所占据。多重因素影响下，我国芯片发展资金和技术短板愈发凸显。

而除了技术差距之外，专业人才的匮乏也是我国AI芯片产业的又一拦路虎。无论哪个行业，若想实现快速、持续发展，专业人才力量的支持必不可少。作为典型的技术密集型行业，芯片对于人才的要求更高更迫切。但近些年来，我国集成电路行业发展虽快，专业人才缺口却越拉越大，这使得发展遇阻。

此外，我国AI芯片产业的传统问题还涉及到应用层面。目前，虽然AI、物联网、云计算、自动驾驶等产业都正加速实现商业化落地，但是从整体水平来看，基本上都还处于初期，不管是技术水平还是市场成熟度都有待提升。因此，对于芯片行业来说，在应用增长点依然青涩的情况下，发展尚需时日。

国内人工智能芯片市场呈现出百花齐放的态势

当前的AI芯片主要可分为云端训练芯片、云端推理芯片、边缘端推理芯片三类。市场上参与竞争的有传统芯片巨头厂商、互联网巨头企业跨界，以及初创公司。初创企业必须要寻找到自己的差异化竞争优势，即组建一批实力强劲的团队，在某一个新兴市场、或者芯片巨头因为种种原因不去做、或做不好的市场，形成错位的竞争优势，并且借助小公司灵活的特点，快速了解客户需求，并且形成销售，进而在市场上站住脚跟。

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。

本报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、工信部、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据，客观、多角度地对中国人工智能芯片市场进行了分析研究。

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。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《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》。