人工智能芯片市场规模及发展前景分析2023 ai芯片市场前景如何分析出来的视频

发表时间：2023-07-12 16:14:45

人工智能芯片市场规模及发展前景分析2023

人工智能芯片市场规模及发展前景分析2023郭梦2023年5月26日来源：互联网47625繁体

人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。近年来，随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展，市场需求逐年扩大。预计2023-2027年，中国人工智能芯片市场规模将持续上涨，到2024年，中国人工智能芯片市场规模将突破100

人工智能芯片市场规模及发展前景分析2023

人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。近年来，随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展，市场需求逐年扩大。预计2023-2027年，中国人工智能芯片市场规模将持续上涨，到2024年，中国人工智能芯片市场规模将突破1000亿元;到2027年，中国人工智能芯片市场规模达到2881.9亿元。

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主要分为上游的材料与设备，中游的产品制造，下游的应用市场;上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备，半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料，半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备;中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造，芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程，芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程;下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。

目前，我国制造14nm以下的芯片技术能力受限，主要原因在于我国缺乏能够自主生产可用于制作微小工艺的光刻机，因此我国在14nm芯片制程方面进入了关键的瓶颈期，这也是我国人工智能芯片产业发展亟需解决的难题。

截止2022年1月，2021年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起，总金额约300亿人民币。企业方面，中国的科技巨头如百度、阿里巴巴、华为等都在人工智能芯片领域进行了大量的投资此外，还涌现出了许多专注于人工智能芯片研发的创业公司，如HorizonRobotics、Cambricon等。

中国人工智能芯片市场在政策的引导支持下持续快速发展。芯片产业是信息产业的核心部件与基石。当前，我国芯片高度依赖进口非常不利于国家安全与行业发展。

因此，近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，发布一系列产业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。2021年，《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。

从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。各地方也根据各自的背景与条件，发布促进和扶持人工智能产业发展的方案方针。

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。

未来人工智能芯片技术将不断向前发展，不仅仅是用于计算、嵌入式系统、机器人等领域，还将涉及到更多的应用场景，如智能驾驶、智慧城市、医疗健康等领域。同时，人工智能芯片的性能和功耗也将得到进一步提升，为人工智能技术的发展提供更加强大的支撑。

据中研普华产业院研究报告《2022-2027年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》数据显示

第三章国际人工智能芯片行业发展分析及经验借鉴

第一节全球人工智能芯片市场总体情况分析

一、全球人工智能芯片行业的发展历程

全球半导体产业发展至今，总共有三次转移历程。

第一阶段：由美国转移到日本。日本从装配开始全面学习美国半导体技术，电器时代向PC时代转变;

第二阶段：由美国、日本转移到台湾、韩国。日本芯片产业受美国施压及本土经济乏力而衰落，PC时代持续繁荣;

第三阶段：由美国、台湾、韩国转移到中国。中国芯片产业拥有巨大下游市场，劳动力丰富，且背靠国家产业政策和活跃社会资本的支持。PC时代向万物互联、人工智能时代转变，激发对AI芯片的需求。

二、全球人工智能芯片市场规模

图表：2019-2021年全球人工智能芯片行业市场规模(单位：亿美元)

数据来源：中研普华产业研究院

2021年全球AI芯片市场规模约为260亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长。

三、全球人工智能芯片市场区域分布

欧美依然是全球人工智能芯片行业发展领先区域

城市AI技术的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的发展水平以及发展潜力。城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年，全球各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用，构建了各自的生态体系，并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。

随着AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新融合应用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异，但总体而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。

四、全球人工智能芯片行业竞争格局

近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

根据相关市场调研机构发布的榜单来看，前十依然是欧美韩日企业，国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。

图表：全球人工智能芯片行业企业排名

数据来源：中研普华产业研究院

五、全球人工智能芯片行业发展趋势

(1)更高效的大卷积解构/复用

在标准SIMD的基础上，CNN由于其特殊的复用机制，可以进一步减少总线上的数据通信。而复用这一概念，在超大型神经网络中就显得格外重要。如何合理地分解、映射这些超大卷积到有效的硬件上成为了一个值得研究的方向，

(2)更低的Inference计算/存储位宽

AI芯片最大的演进方向之一可能就是神经网络参数/计算位宽的迅速减少——从32位浮点到16位浮点/定点、8位定点，甚至是4位定点。在理论计算领域，2位甚至1位参数位宽，都已经逐渐进入实践领域。

(3)更多样的存储器定制设计

当计算部件不再成为神经网络加速器的设计瓶颈时，如何减少存储器的访问延时将会成为下一个研究方向。通常，离计算越近的存储器速度越快，每字节的成本也越高，同时容量也越受限，因此新型的存储结构也将应运而生。

(4)更稀疏的大规模向量实现

神经网络虽然大，但是，实际上有很多以零为输入的情况，此时稀疏计算可以高效的减少无用能效。来自哈佛大学的团队就该问题提出了优化的五级流水线结，在最后一级输出了触发信号。在Activation层后对下一次计算的必要性进行预先判断，如果发现这是一个稀疏节点，则触发SKIP信号，避免乘法运算的功耗，以达到减少无用功耗的目的。

(5)计算和存储一体化

计算和存储一体化(process-in-memory)技术，其要点是通过使用新型非易失性存储(如ReRAM)器件，在存储阵列里面加上神经网络计算功能，从而省去数据搬移操作，即实现了计算存储一体化的神经网络处理，在功耗性能方面可以获得显著提升。

人工智能芯片行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析人工智能芯片未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘人工智能芯片行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

欲了解更多关于人工智能芯片行业的市场数据及未来行业投资前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《2022-2027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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AI芯片市场发展现状如何AI芯片+大数据国际高峰论坛干货汇总

智能化技术引发了三大产业变革，包括云计算将计算资源虚拟化，“革了IT基础设施的命”；物联网和边缘计算桥接消费网和产业网，“革了互联网的命”；AI构建起机器学习应用范式和图景，“革了自动化的命”。这是前不久上海市集成电路行业协会主办，上海集成电路产业投资基金管理有限公司合办的2021 AI芯片+大数据国际高峰论坛上，嘉楠科技董事长兼CEO张楠赓提到的。

其中最后一点表述还颇有意思，即AI作为一种炼丹术看起来的确是对传统自动化解决方案的革命——虽然在很多观点看来，两者可能是互补的关系。但无论如何，AI技术都被很多人称作是第四次工业革命；也给行业带来了大量机会，同时深刻改变着云、物联网等现代科技的组成部分。

AI人工智能是目前各国都期望在技术上抢占高地的领域，中国自前些年开始在AI方面就有一系列的产业政策布局，包括2017年《新一代人工智能发展规划》，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》，以及“十四五”规划人工智能三大布局，目标纲要全文，“智能”“智慧”相关表达出现了57次。

AI本身是相当庞大的话题，中国人工智能产业发展联盟办公室主任石霖给出了下面这张图，自下而上地总结了“AI技术体系架构”。这是此前，石霖在主题演讲环节给出的一张图。AI芯片，是这个架构的底层驱动力。众所周知，按照训练与推理，以及云和端又可将AI芯片做进一步的划分。

AI芯片市场发展现状

Tractica、中国信息通信研究院的数据显示，2025年AI芯片市场规模会达到726亿美元；而中国国内的芯片市场规模到2024年可达785亿元人民币，市场规模保持40%-50%的增速。

AI芯片产业竞争激烈，从不同维度来看，市场参与者之间的竞争态势都在逐步走向白热化。如下图所示，不仅是终端侧参与不同领域市场竞争的AI芯片多样，而且云端侧的训练、推理也有越来越多的市场参与者加入角逐，而不只是英伟达、Intel这样的传统AI或GPU芯片厂商。

石霖谈到AI发展的几个趋势：目前AI云端应用场景正不断丰富，大数据分析、精准营销、商业决策等都实现了应用落地。而能源、交通、农业、公共事业等更多的商业场景，也能看到AI的逐步渗透。

与此同时，云受限于带宽、时延的限制，AI计算正下沉至边缘和终端。所以AI又表现出了云侧与边缘侧的协同发展。比如自动驾驶，端侧也逐步部署推断设备，由本地智能算法做对应的决策；安防领域，摄像头数量增加、高清需求都带来了带宽方面的压力，这就要求在端侧做特征提取，随后将过滤后的特征值发往云侧做计算。

端侧的场景需求变得多样化，不同应用场景对性能需求差异大，定制化成为端侧芯片的发展趋势。例如在互联网场景，算力