2028年人工智能芯片市场规模预测

一、人工智能芯片市场空间预测

图表：2023-2028年人工智能芯片市场规模预测(亿元)

预测2023年人工智能芯片市场规模为1206亿元，到2028年预计超过3800亿元，预测市场规模为3809.75亿元。

二、人工智能芯片产品发展趋势

1、新兴技术驱动，需求持续增长

云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三层。IaaS企业提供场外服务器、存储和网络硬件，IoT提供了更多的数据收集端口，大大提升了数据量。大数据为人工智能提供了信息来源，云计算为人工智能提供了物理载体，5G降低了数据传输和处理的延时性。人工智能关键技术未来将在5G、IoT、云计算和大数据等新兴技术日益成熟的背景下取得突破性进展。

2、5G时代，边缘智能芯片需求将迅速增长

在5G时代，无线网络具备高带宽、低延时以及支持海量设备接入等特点，大规模的数据流动增加了传输和云端的压力，使得边缘端的网络节点需要具备数据预处理和快速输出结果的能力，数据处理将进入分布式计算的新时代。同时，随着5G时代和人工智能的发展，越来越多的数据处理需求必须在边缘侧完成。这些场景往往需要很强的实时性，对延时敏感，并且有很强的数据隐私性要求，相关生产数据不能上传到云端。边缘人工智能则很好地解决了这个需求，通过在产线等边缘处直接部署智能计算设备，在无需将数据传出工厂的同时，实时地进行数据处理并对产线进行决策和控制。

3、消费类电子和智能汽车是未来终端智能计算能力的重要载体

除了云端和边缘端外，终端也有大量的智能计算能力需求。这些计算能力需求主要分为两类，一类是单芯片计算能力需求较小的，主要是一些物联网设备，如智能家居等;另外一类是移动计算平台，这些计算平台的特点是其设备往往处于移动中，无法用固定的边缘设备来支撑。这些设备未来主要有两类，一类是以手机、平板为代表的消费类电子产品，另外一类是以自动驾驶为代表的车载计算平台。

4、智能芯片会形成云边端一体化的生态

在通用处理器领域，服务器、桌面和终端的生态是相互分离的不同生态环境。在服务器和桌面一侧，x86是目前主流的生态体系;而在终端等设备一侧，则是由ARM来主导。服务器及桌面系统和终端系统分别按照两条不同的技术路线在发展。

5、人工智能算法将持续演进

当前人工智能发展正处于第三波浪潮上，这波浪潮最大的特点就是与业务紧密结合的人工智能应用场景逐渐落地，拥有先进算法和强大计算能力的企业成为了最主要的推动者。当前人工智能的主流技术路径是深度学习，但无论是产业界或学术界，都认为深度学习尚存在一些局限性，在机器感知类场景表现优异，但在机器认知类场景表现还有待提高。未来针对不同的人工智能应用类型和场景，将会有深度学习之外的新型算法脱颖而出，这就要求智能芯片的架构不能仅仅针对深度学习设计，也要适应不同类型的算法，同时兼顾能效和灵活性。

三、人工智能芯片应用趋势

从云端芯片来看，目前GPU占据云端人工智能主导市场，以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态，FPGA在数据中心业务中发展较快。放眼未来，GPU、TPU等适合并行运算的处理器成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合;FPGA有望在数据中心业务承担较多角色，在云端主要作为有效补充存在。

从终端来看，按需求逐步落地。云端受限于延时和安全性，催生AI的“推断”部分向终端下沉。终端AI推断需要芯片支持的需求场景需低延时、低功耗及高算力。按照需求落地先后，AI芯片落地的终端子行业分别是：智能安防、辅助驾驶以及手机、音箱、无人机、机器人等其他消费终端。三大领域对终端AI芯片的要求各有侧重。

四、人工智能芯片市场结构变化趋势

围绕着技术创新和商业模式创新方向，是芯片制造企业的主要路线。Nvidia目前提供的是基于GPU的云服务，致力于让客户到自己的云上面发展，不再专推芯片产品。而英特尔，以前销售芯片，收购Mobileye以后，进行了产业链越来越垂直整合，越来越封闭。通过人工智能实现让芯片变成服务的途径，是未来发展的趋势。

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