牛冰麟
自1956年美國達特茅斯學院首次提出人工智能的概念以來，AI技術不斷獲得突破和快速發展，對算力的需求也在不斷增加。
2022年11月，OpenAI公司推出AI大模型ChatGPT，再次引發全球AI大模型發展浪潮。這一趨勢進一步加大了AI領域對算力的需求。目前，英偉達集成H100的計算卡已經達到一卡難求地步，人們預測GPT-4可能在10000到25000張A100上進行訓練，Meta、特斯拉、Stability AI等都投入到對高性能GPU的搶購之中。這一形勢推動了AI芯片的投資和發展。
AI存算一體機集成了智能視頻分析、數據存儲和業務系統應用，支持單機獨立應用或集群部署，最大可支持12塊熱插拔節點，包括X86業務節點、存儲節點和AI節點，具有高度靈活性和擴展性。
一、市場規模與增長趨勢
據中研產業研究院發布的《2024-2029年中國AI存算一體機行業市場調研分析及投資戰略研究咨詢報告》顯示，當前AI存算一體機市場規模正在不斷擴大。2023下半年中國智算服務市場整體規模達到114.1億元，同比增長85.8%。2023年全年，中國智算服務市場規模達194.2億元，同比勁增72.5%。隨著AI技術的廣泛應用和數據處理需求的增加，AI存算一體機作為解決大數據處理和分析的關鍵設備，其市場需求持續增長。
AI存算一體機廣泛應用于智慧城市、智慧校園、智慧工地、危化園區、智慧加油站及智能數據中心等領域。例如，在城市監控中，AI存算一體機可以對大量視頻數據進行實時分析和處理，及時發現異常行為和潛在威脅;在智慧校園中，AI存算一體機則可用于校園安全監控、教學資源管理等。
二、技術發展趨勢
存算一體架構的突破：傳統芯片普遍采用馮諾依曼架構，該架構將處理單元和存儲單元分開，導致數據傳輸延遲和能量損耗。存算一體架構創新性實現了計算與存儲模塊一體化的整合，解決了這一痛點，大幅提高了數據處理速度和能效比。據分析，存算一體架構的芯片能效比可提升2-3個數量級(>100倍)。
技術路線的多元化：存算一體技術類型包括查存計算(Processing With Memory)、近存計算(PNM)、存內處理(PIM)和存內計算(CIM)等。其中，數字存內計算因其大算力、高能效的特點，在商用場景中表現出色。
存儲技術的發展：易失性存儲(如SRAM、DRAM)和非易失性存儲(如NOR Flash、RRAM、MRAM、PCM)在存算一體架構中均有應用。新型存儲器的不斷研發和應用，將進一步推動存算一體技術的發展。
隨著市場規模的擴大和應用場景的拓展，AI存算一體機行業的競爭也日益激烈。國內外眾多知名企業如英特爾、IBM、華為、三星、阿里巴巴等紛紛布局存算一體技術領域。為了在競爭中脫穎而出，企業需要加強技術創新和產品研發能力，提升產品的性能和質量。
投資戰略方面，投資者應關注具備核心技術和市場應用能力的企業。同時，隨著國家政策的引導和支持，如“東數西算”工程、全國一體化算力網絡國家樞紐節點建設等，投資者也應關注這些政策帶來的市場機遇。
綜上所述，中國AI存算一體機行業正處于快速發展階段，具有廣闊的市場前景和投資機會。企業應加強技術創新和產品研發能力，拓展應用場景和市場份額;投資者則應關注政策導向和市場動態，把握投資機會。
欲知更多有關中國AI存算一體機行業的相關信息，請點擊查看中研產業研究院發布的《2024-2029年中國AI存算一體機行業市場調研分析及投資戰略研究咨詢報告》。
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