自研AI芯片已成为一种主流趋势 人工智能芯片市场研发现状及风险投资

AI芯片，作为一种专门为人工智能应用设计的高性能微处理器，其主要目的是满足深度学习、机器学习等复杂计算任务的需求，在各种领域和行业发挥着关键作用。

微软将于下个月推出其首款人工智能芯片

据一位知情人士透露，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。

全球芯片巨头英特尔表示，计划在美国俄亥俄州建设两家新的尖端芯片工厂，投资额超200亿美元(约合人民币1460亿元)。有分析人士指出，英特尔此次巨额投资跟美国1年前推出的《芯片与科学法案》有关，该公司可通过上述投资，获得美国政府的半导体补贴资金。

AI芯片大概分四类：GPU，FPGA，ASIC和类脑芯片。其中，寒武纪为国内AI芯片龙头，拥有的AI芯片产品为云端AI芯片和边缘AI芯片。思元370是寒武纪第三代云端智能芯片，是寒武纪首款采用Chiplet(芯粒)技术的人工智能芯片。景嘉微是国内GPU龙头，拥有的AI芯片产品为GPU芯片。海光信息是国内DCU龙头，拥有的AI芯片产品为DCU芯片。公司深算一号DCU指标性能已接近国际龙头英伟达、AMD。

根据中研普华研究院撰写的《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：

人工智能芯片市场研发现状及风险投资

OpenAI近日宣布，ChatGPT可以通过微软的必应搜索引擎进行网络搜索，将不再局限于2021年9月之前的数据。东吴证券认为当前时点，应该积极看待AI板块。AIGC行业进入高速发展期，AI大模型性能持续提升的背后是千亿级以上的参数训练，带来对算力的高额需求。分析认为，AI芯片是算力的底层核心，数量决定AI大模型的算力。

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。

无论是大算力AI芯片还是高能效AI芯片，都面临存储墙、功耗墙等共通的传统架构痼疾，也正分别从核心应用场景的迫切之需出发，通过广联生态伙伴、优化软硬协同，更大程度挖掘芯片性能的潜能，探索不依赖先进制程来实现性能提升、能效提升的新路径、新解法。

大模型落地进程已经提速，但其与算力供应之间的差距目前没有被弥合，国产大算力芯片正在通过不同的技术路径发起冲锋，提高芯片能效比的同时加速大模型落地。

大模型应用与算力之间的差距，加速了企业在两者间构建“桥梁”，缩小其中差距的步伐。大模型让国产AI芯片面临的生态困境更加凸显，编译器成为一大破解之道。简单来说，编译器是用于将机器语言翻译为人类语言的工具，在AI芯片产业链中，相当于AI芯片与AI用户之间的“桥梁”。

在GPU时代，编译器大家主要使用的是NVIDIA的CUDA编译器。随着AI时代到来，编译器的内涵和外延进一步扩大，涉及了图、张量、指令、图算融合等不同层面的编译。

大模型时代，编译器能够促进芯片性能提升、跨平台优化及安全性增强。

自研AI芯片已成为一种主流趋势

OpenAI是目前全球大模型的引领者，更是因为他的角色特殊、行事前瞻、代表了生成式AI的下一站。OpenAI自研芯片，被行业认为其I迈向独立的第一步。一是独立供给，减少硬件投入成本，同时不让英伟达GPU产能不足等客观因素拖住其技术发展和商业化布局的后腿;二是微软自研AI芯片计划将于下个月推出，此时OpenAI选择保持自研，也是进一步独立于微软的信号。

自研芯片的背后，OpenAI独立的野心也在慢慢彰显，另一场新戏正被缓缓拉开序幕。

OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy也在近日发文，表示GPT4可能在大约1万-2万五千张A100上进行训练，而根据马斯克的推测，GPT-5可能需要3万-5万个H100才可以完成。

只半年，英伟达的出货量就已经开始供不应求，受到产能和原材料的限制，英伟达目前在严格控制H100的买家，但OpenAI不能因此停下脚步。

人工智能芯片行业报告对中国行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点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。

本报告同时揭示了人工智能芯片市场潜在需求与潜在机会，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对政府部门也具有极大的参考价值。同时包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。

想了解关于更多人工智能芯片行业专业分析，可点击查看中研普华研究院撰写的《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》。