2028年人工智能芯片市場規模預測

一、人工智能芯片市場空間預測

圖表：2023-2028年人工智能芯片市場規模預測(億元)

預測2023年人工智能芯片市場規模為1206億元，到2028年預計超過3800億元，預測市場規模為3809.75億元。

二、人工智能芯片產品發展趨勢

1、新興技術驅動，需求持續增長

云計算分為IaaS、PaaS和SaaS三層。IaaS企業提供場外服務器、存儲和網絡硬件，IoT提供了更多的數據收集端口，大大提升了數據量。大數據為人工智能提供了信息來源，云計算為人工智能提供了物理載體，5G降低了數據傳輸和處理的延時性。人工智能關鍵技術未來將在5G、IoT、云計算和大數據等新興技術日益成熟的背景下取得突破性進展。

2、5G時代，邊緣智能芯片需求將迅速增長

在5G時代，無線網絡具備高帶寬、低延時以及支持海量設備接入等特點，大規模的數據流動增加了傳輸和云端的壓力，使得邊緣端的網絡節點需要具備數據預處理和快速輸出結果的能力，數據處理將進入分布式計算的新時代。同時，隨著5G時代和人工智能的發展，越來越多的數據處理需求必須在邊緣側完成。這些場景往往需要很強的實時性，對延時敏感，并且有很強的數據隱私性要求，相關生產數據不能上傳到云端。邊緣人工智能則很好地解決了這個需求，通過在產線等邊緣處直接部署智能計算設備，在無需將數據傳出工廠的同時，實時地進行數據處理并對產線進行決策和控制。

3、消費類電子和智能汽車是未來終端智能計算能力的重要載體

除了云端和邊緣端外，終端也有大量的智能計算能力需求。這些計算能力需求主要分為兩類，一類是單芯片計算能力需求較小的，主要是一些物聯網設備，如智能家居等;另外一類是移動計算平臺，這些計算平臺的特點是其設備往往處于移動中，無法用固定的邊緣設備來支撐。這些設備未來主要有兩類，一類是以手機、平板為代表的消費類電子產品，另外一類是以自動駕駛為代表的車載計算平臺。

4、智能芯片會形成云邊端一體化的生態

在通用處理器領域，服務器、桌面和終端的生態是相互分離的不同生態環境。在服務器和桌面一側，x86是目前主流的生態體系;而在終端等設備一側，則是由ARM來主導。服務器及桌面系統和終端系統分別按照兩條不同的技術路線在發展。

5、人工智能算法將持續演進

當前人工智能發展正處于第三波浪潮上，這波浪潮最大的特點就是與業務緊密結合的人工智能應用場景逐漸落地，擁有先進算法和強大計算能力的企業成為了最主要的推動者。當前人工智能的主流技術路徑是深度學習，但無論是產業界或學術界，都認為深度學習尚存在一些局限性，在機器感知類場景表現優異，但在機器認知類場景表現還有待提高。未來針對不同的人工智能應用類型和場景，將會有深度學習之外的新型算法脫穎而出，這就要求智能芯片的架構不能僅僅針對深度學習設計，也要適應不同類型的算法，同時兼顧能效和靈活性。

三、人工智能芯片應用趨勢

從云端芯片來看，目前GPU占據云端人工智能主導市場，以TPU為代表的ASIC目前只運用在巨頭的閉環生態，FPGA在數據中心業務中發展較快。放眼未來，GPU、TPU等適合并行運算的處理器成為支撐人工智能運算的主力器件，既存在競爭又長期共存，一定程度可相互配合;FPGA有望在數據中心業務承擔較多角色，在云端主要作為有效補充存在。

從終端來看，按需求逐步落地。云端受限于延時和安全性，催生AI的“推斷”部分向終端下沉。終端AI推斷需要芯片支持的需求場景需低延時、低功耗及高算力。按照需求落地先后，AI芯片落地的終端子行業分別是：智能安防、輔助駕駛以及手機、音箱、無人機、機器人等其他消費終端。三大領域對終端AI芯片的要求各有側重。

四、人工智能芯片市場結構變化趨勢

圍繞著技術創新和商業模式創新方向，是芯片制造企業的主要路線。Nvidia目前提供的是基于GPU的云服務，致力于讓客戶到自己的云上面發展，不再專推芯片產品。而英特爾，以前銷售芯片，收購Mobileye以后，進行了產業鏈越來越垂直整合，越來越封閉。通過人工智能實現讓芯片變成服務的途徑，是未來發展的趨勢。

欲了解更多行業的未來發展前景，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2030年中國人工智能行業發展前景及投資戰略分析報告》。