2017-人工智能芯片行业深度报告：谁会成为下一个ARM，FPGA大有可为_20页-2mb

人工智能芯片行业深度报告总结

核心内容

本报告聚焦人工智能芯片行业，重点分析FPGA在人工智能时代的发展潜力，认为其未来大有可为。报告指出，随着人工智能技术的发展，传统X86架构芯片无法满足海量数据计算需求，而FPGA凭借动态可重配、性能功耗比高、适合云端数据中心部署等优势，成为未来人工智能芯片行业的重要发展方向。

主要观点

• 人工智能时代呼唤新一代计算芯片平台：随着计算需求的爆发，FPGA等新型芯片可能成为下一代硬件平台，有机会复制ARM在智能手机时代的成功。
• 人工智能应用主战场在推理环节：目前GPU在训练场景中占据主导地位，但未来推理环节将成为AI应用的主战场，FPGA和ASIC等技术路线都有机会胜出。
• FPGA技术优势显著：FPGA具有高能效、可重配等特性，适合在云端数据中心部署，能够提供比GPU更高的性能功耗比。
• FPGA行业呈现双寡头格局：全球FPGA市场由赛灵思（Xilinx）和阿尔特拉（Altera）主导，国内参与者较少，仅有紫光国芯一家能够量产FPGA芯片。
• FPGA受益于NRE费用上升：随着芯片制程工艺的提升，NRE费用呈指数级增长，FPGA因其可重配特性，能够分摊成本，具有规模效应。

关键信息

• FPGA部署情况：全球七大超级数据中心（IBM、Facebook、微软、AWS、BAT等）均已采用FPGA服务器。
• FPGA性能功耗比：以A10 GX660为例，其性能/功耗比达到45 GFLOPS/W，远高于GPU（如M4为29 GFLOPS/W）。
• 模型压缩与FPGA应用：深鉴科技通过模型压缩技术，将LSTM模型压缩20倍，FPGA实现的ESE框架在性能和能量效率上远超CPU和GPU。
• FPGA未来潜力：FPGA因其灵活性和高能效，将在人工智能推理环节中发挥重要作用，尤其在云端数据中心和前端智能设备中。
• 投资标的推荐：赛灵思（XLNX.O）和紫光国芯（002049.SZ）是报告重点推荐的标的。

行业趋势

• 算法快速迭代：人工智能算法从训练环节向推理环节迁移，模型压缩成为必要过程，有利于FPGA发展。
• 芯片NRE费用上升：随着制程工艺提升，芯片设计成本指数级上升，FPGA因其可重配特性，能够分摊成本，形成规模效应。
• 行业竞争格局：FPGA行业由赛灵思和阿尔特拉主导，国内仅有紫光国芯具备量产能力。

风险提示

• 人工智能应用不及预期：AI技术在实际应用中的进展可能低于预期。
• 技术路线竞争激烈：GPU、FPGA、ASIC等技术路线在AI芯片领域竞争激烈，未来胜负尚未可知。

推荐标的

• 赛灵思（XLNX.O）：全球领先的FPGA供应商，市场份额超过50%，在数据中心和前端设备均有广泛应用。
• 紫光国芯（002049.SZ）：国内唯一具备FPGA量产能力的上市公司，拥有自主知识产权，未来成长性值得期待。

行业评级

• 行业投资评级：看好（相对强于市场基准指数收益率5%以上）。
• 公司投资评级：紫光国芯为“推荐”，赛灵思为“强烈推荐”。

总结

FPGA凭借其高能效、灵活性和可重配特性，成为人工智能时代重要的计算平台之一。随着人工智能应用从训练向推理迁移，以及NRE费用的指数级上升，FPGA的市场潜力巨大。赛灵思和紫光国芯作为行业代表，值得关注和投资。