甲子光年智库-2021年中国AI芯片发展简报及典型厂商案例_52页_7mb

报告摘要

中国AI“芯”势力总结

核心内容

中国AI芯片行业正处于快速发展阶段，市场规模不断扩大，技术架构日益成熟。2020年中国AI芯片市场规模达到151亿元，预计2023年将增长至557亿元，年复合增长率（CAGR）达55.4%。2023年中国AI芯片市场规模将占全球市场的25%。同时，边缘/终端AI芯片市场潜力巨大，预计2018至2023年CAGR可达62.2%，远高于云端AI芯片。

主要观点

AI芯片是人工智能应用的重要基础，主要分为云端、边缘/终端三类，其中云端芯片以GPU为主，但市场期待新的方案。
边缘/终端芯片在智能驾驶、智慧安防、消费电子、智能家居等领域有广泛应用，算力需求差异较大。
中国AI芯片企业如华为海思、依图、地平线、云天励飞、寒武纪、平头哥等，正在积极布局并推出多款高性能AI芯片。
AI芯片产业面临技术、资金、人才等多方面的挑战，但随着AI、IoT、5G等技术的发展，市场前景广阔。

关键信息

01 AI芯片行业发展总览

AI芯片是用于人工智能应用中大量计算任务的硬件，包括GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片等。
云端AI芯片侧重训练，边缘/终端AI芯片侧重推理，云-边-端协同推动AI芯片行业的发展。
全球AI芯片市场规模从2020年的101亿美元增长至2025年的726亿美元，CAGR为48.4%。
中国AI芯片市场增长迅速，预计2023年市场规模占全球25%，2025年将达49ZB数据量。

02 云端AI芯片市场简析

云端AI芯片市场主要采用“CPU+加速芯片”的异构模式，英伟达GPU占据主导地位。
云端训练市场以GPU为主，但各大厂商正在探索新的替代方案。
中国云端AI芯片市场预计在2025年将实现较大增长，受益于全球云计算产业及中国IDC市场的发展。

03 边缘/终端AI芯片市场简析

边缘AI芯片在智能驾驶、智慧安防、消费电子、智能家居等场景中广泛应用。
不同应用场景对AI芯片的算力、功耗、可靠性等要求各异，例如智能驾驶需要20-4000TOPS算力，而智能家居所需算力小于1TOPS。
边缘AI芯片市场未来将快速增长，预计2021年43%的物联网计算将在边缘完成。

04 AI芯片典型代表厂商

华为海思

公司简介：华为旗下的Fabless半导体公司，提供智能家庭、智慧城市、智能出行等解决方案。
核心优势：华为的订单支持、高强度研发投入。
产品矩阵：昇腾310、昇腾910、HiSpark感知计算平台。
应用场景：智慧家庭、智慧城市、智能出行。

依图科技

公司简介：专注于AI芯片和算法技术，提供云端和边缘端解决方案。
技术优势：端到端处理能力、异构计算架构。
产品矩阵：QuestCore™求索芯片、DeepEye1000。
应用场景：智能安防、智能商业、智慧交通。

地平线

公司简介：专注于边缘AI芯片，是国内唯一实现车规级AI芯片前装量产的企业。
核心优势：与多家主机厂合作、技术团队强大。
产品矩阵：征程2、征程3。
应用场景：智能驾驶、智能座舱、高级别自动驾驶。

云天励飞

公司简介：以算法芯片化为核心，打造“端云协同”生态。
技术优势：算法与芯片深度融合、自研技术。
产品矩阵：DeepEye1000、AI终端设备。
应用场景：智能安防、新商业、智慧交通。

寒武纪

公司简介：专注于AI核心处理器芯片，覆盖云、边、端场景。
技术优势：丰富的芯片产品、完整的软件平台。
产品矩阵：寒武纪1A、1H、1M、思元系列。
应用场景：消费电子、智能视频分析、智慧工厂。

平头哥半导体

公司简介：阿里巴巴旗下半导体公司，提供云端和嵌入式芯片。
技术优势：软硬融合、端云一体架构。
产品矩阵：含光NPU、玄铁CPU、无剑平台。
应用场景：无线接入、语音识别、物联网安全、智能家电。

05 挑战与趋势

产业链瓶颈：设计工具、IP授权、制造工艺是当前AI芯片发展的关键挑战，尤其封装测试环节依赖外部供应商。
资金投入：AI芯片开发成本高昂，制程越先进成本越高，资金实力决定企业能否承担先进制程。
人才短缺：AI芯片设计对工程师技术水平要求高，人才储备不足成为制约发展的重要因素。
技术方向：通用型芯片性能提升受限，异构计算、专用芯片、类脑芯片等技术方向成为未来趋势。
市场趋势：AI芯片将向垂直领域深入，推动各行业智能化升级，如智能驾驶、智慧安防、智能家居等。

结论

中国AI芯片行业在政策、技术、市场需求等多重因素推动下，正快速发展。随着云端、边缘、终端AI芯片市场的不断拓展，以及AI芯片厂商在技术、产品、生态构建等方面的持续投入，中国有望在全球AI芯片市场中占据重要地位。然而，面对设计、制造、人才等挑战，AI芯片企业仍需加强技术积累和产业链合作，以实现更广泛的商业化落地。

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