人工智能芯片也被稱為AI加速器或計算卡,即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。業界關于AI芯片的定義仍然缺乏一套嚴格和公認的標準。比較寬泛的看法是,面向人工智能應用的芯片都可以稱為AI芯片。
由于需求的多樣性,很難有任何單一的設計和方法能夠很好地適用于各類情況。因此,涌現出多種專門針對人工智能應用的新穎設計和方法,覆蓋了從半導體材料、器件、電路到體系結構的各個層次。
人工智能芯片行業市場現狀
人工智能(AI)技術和應用發展日新月異,越來越多企業加快了對AI的研發布局,以在人工智能時代搶占一席之地。相較于應用層面,對算力基礎設施的投入顯得更為迫切。A股上市公司中,有布局AI芯片的廠商主要有寒武紀、景嘉微、云天勵飛、恒爍股份、海光信息、復旦微電、安路科技、瀾起科技、航宇微、國芯科技、紫光國微、國科微、芯原股份、好利科技、中科曙光、創耀科技、裕太微。
在AI大模型浪潮的帶動下,人工智能芯片、服務器、數據中心市場規模將顯著提升。人工智能服務器方面,IDC預計,全球人工智能硬件市場(服務器)規模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元,年均復合增長率為17.3%。其中,用于運行生成式人工智能的服務器市場規模占比將從2023年的11.9%增長至2026年的31.7%。
根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告》顯示:
在適度超前建設新型基礎設施的政策引領下,人工智能算力基礎設施投資規模加大。互聯網企業、電信運營商,以及各級政府均積極投入到智算中心建設之中。據不完全統計,截至2023年8月,全國已有超過30個城市建設智算中心。
AI芯片作為算力系統的核心,其發展問題不容忽視。國內AI芯片行業發展面臨挑戰,在訓練性能方面與進口產品存在差距。
全球人工智能芯片市場正處于迅猛發展的階段。據國際數據公司(IDC)的預測,至2025年,這一市場的規模將飆升至726億美元。同時,人工智能芯片的搭載率也呈現出穩步增長的態勢。
全球科技巨頭們紛紛投身于自研AI超算芯片的激烈競賽中,這背后不僅是對AI發展先機的追求,更蘊含了深刻的現實考量。新一代AI技術的迅猛進步,對模型訓練和推理場景的需求日益迫切,從而引發市場對大容量、超高速芯片的強烈渴求。當前市場上,占據主導地位的英偉達AI芯片因其卓越性能而供不應求,價格持續飆升,甚至翻了幾倍仍難以滿足需求。
在這樣的背景下,科技巨頭們選擇自主研發AI芯片,旨在降低對英偉達等外部芯片供應商的依賴,從而有效節約采購成本。同時,自研芯片還能讓科技公司根據自身AI模型的需求,量身定制個性化的硬件,通過精簡不必要的功能,實現降本增效的目標。這一戰略舉措不僅有助于科技巨頭們鞏固市場地位,更能為他們在AI領域的長遠發展奠定堅實基礎。
目前,每臺人工智能服務器上普遍配置有至少2個圖形處理器(GPU),這一數字有望在接下來的18個月內得到進一步提升。此外,其他類型的人工智能芯片,如專用集成電路(ASIC)和現場可編程門陣列(FPGA)的搭載率也將呈現出明顯的增長趨勢。這一發展態勢不僅揭示了人工智能技術的廣泛應用前景,也預示著人工智能芯片市場的巨大潛力和無限商機。
在激烈的市場競爭中,企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢,有效規避行業投資風險,更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場,牢牢把握行業競爭的主動權。
更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告》。