人工智能芯片也被称为AI加速器或打算卡，即专门用于处理人工智能运用中的大量打算任务的模块(其他非打算任务仍由CPU卖力)。

人工智能芯片行业竞争格局 人工智能芯片行业发展趋势剖析

业界关于AI芯片的定义仍旧缺少一套严格和公认的标准。
比较宽泛的意见是，面向人工智能运用的芯片都可以称为AI芯片。
由于需求的多样性，很难有任何单一的设计和方法能够很好地适用于各种情形。
因此，呈现出多种专门针对人工智能运用的新颖设计和方法，覆盖了从半导体材料、器件、电路到体系构造的各个层次。

人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升打算能力;二是专门面向细分运用处景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、***监控芯片等。
当前的人工智能正处于家当化的早期阶段，所有的国家都站在了同一条起跑线上。
而中国政府从上至下给予了人工智能高度的关注，完成了一系列政策层面的顶层设计。
而拥有大量的数据并对数据主权的管理以及运用处景的本土化，也必将进一步助力中国本地芯片公司的崛起。
而作为扎根中国的外资企业们，也应积极投身中国的人工智能发展大潮之中，在技能、市场和人才等方面和本土公司开展共赢互助，共同助力中国人工智能家当的发展和壮大。

根据中研普华家当研究院发布的《2022-2027年中国人工智能芯片行业发展剖析及投资风险预测报告》显示：

第一节 环球人工智能芯片市场总体情形剖析

一、 环球人工智能芯片行业的发展进程

环球半导体家当发展至今，统共有三次转移进程。

第一阶段：由美国转移到日本。
日本从装置开始全面学习美国半导体技能，电器时期向PC时期转变;

第二阶段：由美国、日本转移到***、韩国。
日本芯片家当受美国施压及本土经济乏力而衰落，PC时期持续繁荣;

第三阶段：由美国、***、韩国转移到中国。
中国芯片家当拥有巨大下贱市场，劳动力丰富，且背靠国家家当政策和生动社会成本的支持。
PC时期向万物互联、人工智能时期转变，引发对AI芯片的需求。

二、 环球人工智能芯片市场规模

图表：2019-2021年环球人工智能芯片行业市场规模(单位：亿美元)

数据来源：中研普华家当研究院

2021年环球AI芯片市场规模约为260亿美元。
随着人工智能技能日趋成熟，数字化根本举动步伐不断完善，人工智能商业化运用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长。

三、 环球人工智能芯片市场区域分布

欧美依然是环球人工智能芯片行业发展领先区域

城市AI技能的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的发展水平以及发展潜力。
城市是承载AI技能创新领悟运用的综合性载体，也是人类与AI技能产生全面感知的集中体验地。
过去几年，环球各地的紧张城市都在AI技能的发展中发挥了差异化浸染，构建了各自的生态体系，并在赋能家当运用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮家当革命的思考、认知和行动。

随着AI运用纷纭落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新领悟运用的主沙场。
虽然环球各地AI技能的关键成功要素各有差异，但总体而言都构建了有利于技能与城市领悟的生态发展体系。

四、 环球人工智能芯片行业竞争格局

近年来，各种势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技能公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

根据干系市场调研机构发布的榜单来看，前十依然是欧美韩日企业，海内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，个中华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。

图表：环球人工智能芯片行业企业排名

数据来源：中研普华家当研究院

五、 环球人工智能芯片行业发展趋势

(1)更高效的大卷积解构/复用

在标准SIMD的根本上，CNN由于其分外的复用机制，可以进一步减少总线上的数据通信。
而复用这一观点，在超大型神经网络中就显得格外主要。
如何合理地分解、映射这些超大卷积到有效的硬件上成为了一个值得研究的方向，

(2)更低的Inference打算/存储位宽

AI芯片最大的演进方向之一可能便是神经网络参数/打算位宽的迅速减少——从32位浮点到16位浮点/定点、8位定点，乃至是4位定点。
在理论打算领域，2位乃至1位参数位宽，都已经逐渐进入实践领域。

(3)更多样的存储器定制设计

当打算部件不再成为神经网络加速器的设计瓶颈时，如何减少存储器的访问延时将会成为下一个研究方向。
常日，离打算越近的存储器速率越快，每字节的本钱也越高，同时容量也越受限，因此新型的存储构造也将应运而生。

(4)更稀疏的大规模向量实现

神经网络虽然大，但是，实际上有很多以零为输入的情形，此时稀疏打算可以高效的减少无用能效。
来自哈佛大学的团队就该问题提出了优化的五级流水线结，在末了一级输出了触发旗子暗记。
在Activation层后对下一次打算的必要性进行预先判断，如果创造这是一个稀疏节点，则触发SKIP旗子暗记，避免乘法运算的功耗，以达到减少无用功耗的目的。

(5)打算和存储一体化

打算和存储一体化(process-in-memory)技能，其要点是通过利用新型非易失落性存储(如ReRAM)器件，在存储阵列里面加上神经网络打算功能，从而省去数据搬移操作，即实现了打算存储一体化的神经网络处理，在功耗性能方面可以得到显著提升。

近几年，AI技能不断取得打破性进展。
作为AI技能的主要物理根本，AI芯片拥有巨大的家当代价和计策地位。
但从大趋势来看，目前尚处于AI芯片发展的低级阶段，无论是科研还是家当运用都有巨大的创新空间。
现在不仅英伟达、谷歌等国际巨子相继推出新产品，海内百度、阿里等纷纭布局这一领域，也出身了寒武纪等AI芯片创业公司。
在CPU、GPU等传统芯片领域与国际相差较多的情形下，中国AI芯片被寄望能实现弯道超车。

当前,传统芯片已不能知足人工智能对芯片性能及算力的哀求,如何构建出高效的人工智能芯片,将芯片技能与人工智能技能有效地结合起来成为当前的热点话题。

本报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研根本上，紧张依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中央、***发展研究中央、工信部、中国行业研究网、全国及外洋多种干系报纸杂志的根本信息等公布和供应的大量资料和数据，客不雅观、多角度地对中国人工智能芯片市场进行了剖析研究。

报告在总结中国人工智能芯片发展进程的根本上，结合新期间的各方面成分，对中国人工智能芯片的发展趋势给予了细致和谨严的预测论证。
报告资料详确，图表丰富，既有深入的剖析，又有直不雅观的比较，为人工智能芯片企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调度经营策略。

理解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华家当研究院的《2022-2027年中国人工智能芯片行业发展剖析及投资风险预测报告》。

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