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2024年AI芯片行業市場調查分析 臺積電透露AI芯片需求仍火爆

AI芯片行業競爭形勢嚴峻,如何合理布局才能立于不敗?

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據報道,英偉達股價周四上漲2.8%,此前一天因地緣政治擔憂,該股暴跌7%。在英偉達股價上漲之前,臺積電周四表示,高端人工智能芯片的需求仍然很高,供應仍然有限。臺積電為英偉達制造高端人工智能芯片。

臺積電透露AI芯片需求仍火爆

據報道,英偉達股價周四上漲2.8%,此前一天因地緣政治擔憂,該股暴跌7%。在英偉達股價上漲之前,臺積電周四表示,高端人工智能芯片的需求仍然很高,供應仍然有限。臺積電為英偉達制造高端人工智能芯片。

AI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)。當前,AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。

GPU是通用型芯片,不可編輯;FPGA和ASIC都屬于定制化芯片,因此可以編輯,只是FPGA是半定制化芯片,編輯難度也相對較高;而類腦芯片是模擬人腦的芯片,因此不可編輯,并且目前仍處于實驗室研發階段。

GPU作為通用型芯片,其設計和制造工藝成熟,適合大規模并行計算,但在推力端效率較低,其在圖像識別、棋牌類博弈、輔助駕駛系統和無人駕駛試驗中均有應用。

FPGA的編程靈活性相對高一點,且功耗較低,其可應用在軍事和工業電子領域。

ASIC可通過算法固化實現極致的性能和能效,量產后成本最低,但其前期研發時間長、投入成本高,其在人工智能設備、軍事國防設備領域均有應用。

AI芯片行業市場調查分析

近兩年,隨著大家越來越意識到AI芯片對于算力的重要性,AI芯片這一賽道中的玩家也越來越多。人工智能技術的發展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。

值得一提的是,盡管此前該領域玩家眾多,作品也在不斷更新迭代,但到目前為止,完全符合描述和基準測試的AI芯片寥寥無幾。而依圖科技并非芯片創業公司,兩年前在進軍投入大、門檻高的芯片行業時,便選擇了高端玩家頗多的領域——自研云端 AI SoC,且在產品上正面PK英偉達(Nvidia),頗有要挑硬骨頭下手的意思。這意味著在當下全球人工智能進入第三次爆發期,中國人工智能企業在一定程度上已經與世界巨頭處于同一起跑線。

市場調查機構Gartner認為,2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元,同比增長33%。2025年全球AI芯片收入總額有望達到919.55億美元,在今年的基礎上再增長約29%。

據中研產業研究院《2024-2029年中國AI芯片行業發展前景及投資風險預測報告》分析:

隨著人工智能在未來社會發展中的作用愈發凸顯,國家逐漸將人工智能產業的發展上升至國家戰略高度,AI芯片的研發與技術升級也備受國家關注和重視。

近日,天津市人民政府辦公廳印發天津市算力產業發展實施方案(2024—2026年),方案提到,提升關鍵技術創新能力。聚焦突破“卡脖子”技術,支持企業加快人工智能(AI)芯片布局,推進國產化中央處理器(CPU)、深度計算處理器(DCU)、數據處理器(DPU)、神經網絡處理器(NPU)等算力核心芯片技術路線整合和產品迭代。夯實自主可控軟件基礎,加快操作系統、數據庫、應用等軟件開發,推進應用軟件與國產主流芯片、操作系統和人工智能框架的適配。

傳統意義上,大多數對神經網絡的訓練和推理都是在云端或基于服務器完成的。隨著終端處理器性能的不斷提升,很多人工智能的推理工作,如模式匹配、建模檢測、分類和識別等逐漸從云端轉移到終端側。這主要有三點原因:

首先,AI能力的端側遷移是用戶使用場景所需的必然結果。數據由云走向邊緣。IDC數據統計,未來幾年內邊緣側數據將達到總數據量的50%,這些數據由終端采集和產生,也需要端側AI芯片就近分析處理。

其次,AI能力的端側遷移亦是提升人工智能用戶體驗的重要方式。在端側,人工智能關鍵優勢包括即時響應、隱私保護增強、可靠性提升。

此外,還能確保在沒有網絡連接的情況下用戶的人工智能體驗得到保障。最后,AI處理能力的端側遷移是人工智能數據隱私保護的需要。

想要了解更多AI芯片行業詳情分析,可以點擊查看中研普華研究報告《2024-2029年中國AI芯片行業發展前景及投資風險預測報告》

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