AI芯片市場規模、發展趨勢及現狀分析2024

由于生成式人工智能在全球各行各業的重要性日益提高，在全球企業紛紛布局生成式AI大趨勢刺激下，投資者們對科技行業，尤其是對那些芯片公司抱有極高的期望值。畢竟AI技術背后都離不開算力支撐，而算力的背后則完全基于AI芯片這一最底層基礎硬件。

市場規模

據中研普華產業院研究報告《2024-2029年AI芯片產業現狀及未來發展趨勢分析報告》分析

機構預計，2023年AI芯片市場規模將達到534億美元，比2022年增長20.9%，2024年將增長25.6%，達到671億美元。到2027年，AI芯片營收預計將是2023年市場規模的兩倍以上，達到1194億美元。

圖表：2022年-2027年AI芯片市場規模預測

AI芯片，也被稱為AI加速器或計算卡，是專門用于處理AI相關計算任務的芯片。它們是構筑算力的重要基石。在大模型建設正酣的同時，大模型算力需求將進一步驅動AI芯片的研發，與健康、教育、交通等其他領域的交叉融合也逐漸加深。

AI芯片產業鏈中，上游為半導體材料及半導體設備;中游為芯片設計、芯片制造、芯片封裝、芯片測試;下游廣泛應用于云計算、智能醫療、智能穿戴、智能手機、智能機器人、無人駕駛等領域。

AI芯片行業競爭激烈，目前市場上的主要廠商包括英偉達、英特爾、AMD、谷歌、蘋果等。這些廠商在AI芯片市場上都有各自的優勢和特點，例如英偉達的GPU在深度學習領域具有很高的市場份額，谷歌的TPU在云計算領域表現出色。

AI芯片制造龍頭公司

Nvidia(英偉達)：作為全球GPU的領導者，英偉達在AI芯片市場上也占據了重要地位。其產品廣泛應用于深度學習、自動駕駛等領域。

Intel(英特爾)：作為全球最大的半導體公司之一，英特爾在AI芯片市場上也有著舉足輕重的地位。其產品包括Xeon、Xe GPU、Movidius等，廣泛應用于云計算、邊緣計算等領域。

AMD(超微半導體)：AMD是全球第二大GPU供應商，其AI芯片包括Radeon Instinct系列和MI系列，被廣泛應用于高性能計算和深度學習等領域。

Qualcomm(高通)：高通作為全球最大的手機芯片供應商，也在AI芯片市場上有所布局。其產品包括驍龍系列和神經網絡處理器等，應用于智能終端和物聯網等領域。

Xilinx(賽靈思)：Xilinx是全球最大的可編程邏輯器件供應商之一，其AI芯片包括Vitis AI和Bluestein系列，被廣泛應用于邊緣計算和自動駕駛等領域。

發展現狀

如今不僅是電腦、手機等前沿科技領域的發展需要有先進的芯片來支撐，而在人工智能AI領域更加需要有先進的芯片來發光發熱;隨著大模型AI技術的快速發展，也極大的帶動了整個AI芯片市場的發展!

隨著AI大模型爆發，過去一年多全球科技巨頭在AI領域展開了一場激烈競逐。特斯拉CEO埃隆·馬斯克將AI軍備競賽比作一場高風險的撲克游戲，稱參與角逐的企業每年需要在AI硬件上投入數十億美元，才能保持競爭力。

馬斯克表示，僅2024年，特斯拉就將在英偉達AI芯片上花費超5億美元，但他警告稱，特斯拉需要價值“數十億美元”的硬件才能趕上其最大的競爭對手。

AMD預測新的人工智能(AI)芯片今年將產生比預期更多的收入，不過2024年第一季度的營收將低于預期。

AMD表示，2024年第一季度收入預計為54億美元，這遠低于分析師估計的57.7億美元，并呼應了競爭對手英特爾對個人電腦(PC)和數據中心芯片市場的悲觀看法。

當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節能，但它們通常更昂貴。技術手段方面AI市場的第一顆芯片包括現成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各種組合。雖然新設計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司開發至少需要一個CPU來控制這些系統，但是當流數據并行化時，就會需要各種類型的協處理器。。

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。

國家政策對AI芯片產業的發展具有決定性影響。例如，中國政府發布的“新一代人工智能發展規劃”提出，到2030年，建立起世界領先的人工智能創新體系。這類政策將直接推動AI芯片研發的投資和項目的啟動。

AI芯片行業發展趨勢

異構計算：由于AI算法的多樣性，不同類型的AI芯片在處理不同類型的數據和任務時具有優勢。因此，未來的AI芯片可能會采用異構計算的方式，結合不同類型芯片的優勢，以提高計算效率和性能。

開放式架構：隨著AI芯片市場的競爭加劇，廠商之間的合作和標準化變得越來越重要。未來的AI芯片可能會采用開放式架構，以便于廠商之間的合作和互操作，同時也方便用戶根據需求進行定制化開發。

云端和邊緣端協同：隨著云計算技術的發展，AI芯片的計算任務需要在云端和邊緣端之間進行協同。未來，AI芯片可能會更加注重云端和邊緣端的協同計算，以提高計算效率和降低延遲。

硬件加速：為了加速AI計算，未來的AI芯片可能會采用硬件加速技術，通過專用的硬件模塊來處理AI算法中的特定任務，從而提高計算性能。

智能優化：AI芯片的另一個重要趨勢是智能優化。通過智能優化技術，AI芯片可以根據不同的應用場景和任務需求，自動調整計算資源和算法參數，以提高計算效率和性能。

欲了解更多關于行業的市場數據及未來投資前景規劃，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2029年AI芯片產業現狀及未來發展趨勢分析報告》。