2019年AI芯片行业研究报告_52页_2mb

AI芯片行业研究报告总结

核心内容概览

AI芯片是专为人工智能应用设计的硬件解决方案，主要用于训练和推理任务，具备强大的并行计算能力，适用于云端、边缘及物联网设备终端。其市场空间预计在2022年将超过500亿美元，且未来增长潜力巨大。AI芯片作为协处理器，与CPU协同工作，共同满足新时代的计算需求。

主要观点与关键信息

AI芯片定义与特点

• AI芯片包括但不限于GPU、FPGA、ASIC、DSP等，主要面向深度学习等AI算法，需要高效处理大量非结构化数据。
• AI芯片需具备高并行运算能力、低延时访存、高带宽和低功耗等特性。
• 不同应用场景对AI芯片的PPACR（Power、Performance、Area、Cost、Reliability）有不同要求。

市场规模预测

• 2017年AI芯片市场规模为39.1亿美元，预计2022年将增长至352.17亿美元，年均复合增长率（CAGR）达55%。
• 云端训练芯片市场预计增长至172.1亿美元（CAGR 54%），云端推理芯片市场预计增长至71.9亿美元（CAGR 84%），边缘计算芯片市场预计增长至108.2亿美元（CAGR 48%）。

云端AI芯片市场

• 英伟达凭借其GPU+CUDA生态占据主导地位，但其产品价格高、功耗大，市场寻求替代方案。
• 典型云端AI芯片包括V100、P4、FPGA等，价格从2万元到10万元不等。
• 典型云端AI服务器如DGX-2售价达399,000美元，GPU实例收费为1.26~34.27美元/小时。

边缘侧AI芯片市场

• 边缘侧主要承担推理任务，需针对不同场景进行定制化设计。
• 不同边缘计算场景对AI芯片的PPACR要求差异较大，如物联网场景需求较低，而自动驾驶需求较高。
• 海量数据处理和实时响应是边缘侧AI芯片的关键需求。

智慧安防应用场景

• 智慧安防是当前国内最明确的边缘侧AI应用场景，需求主要来自政府项目如“雪亮工程”。
• AI芯片在摄像头中用于结构化数据分析，降低数据回传压力。
• 前端芯片通常采用DSP或ASIC，后端可采用GPU或ASIC，以满足不同性能需求。

自动驾驶应用场景

• 自动驾驶对算力、功耗和可靠性要求极高，L3及以上级别需要多传感器融合处理。
• 典型解决方案包括英伟达的DRIVE PX系列、Xavier、Pegasus，Mobileye的EyeQ系列等。
• 自动驾驶芯片需满足ASIL-D标准，实现高可靠性。

AI芯片产业链与商业模式

• 半导体产业链包括设计软件、设备、材料、IC设计、代工、封装等环节。
• 主要商业模式为IP授权和流片模式，其中IP授权模式风险较低，流片模式利润较高但前期投入大。
• 芯片研发涉及高额的EDA费用、人力成本及代工费用，需具备技术积累和市场洞察力。

AI芯片行业发展趋势

• 行业接近Gartner技术曲线泡沫顶端，未来1~2年将面临市场检验。
• 未来AI芯片市场将更加依赖可编程ASIC和配套开发平台，以提高能效和算力表现。
• 行业需要企业具备系统级设计能力，提供完整的软硬件解决方案。

AI芯片行业政策支持

• 国内政策鼓励AI和半导体产业发展，推动自主创新和核心技术突破。
• 《新一代人工智能发展规划》提出到2030年形成完善高端的产业集群。
• 《国家集成电路产业发展推进纲要》等政策支持半导体基础技术发展。

AI芯片行业资本市场热度

• 2015-2018年AI芯片行业投融资事件增长，但整体金额趋于理性。
• 头部企业如比特大陆、地平线、寒武纪等获得大量融资，估值较高。
• 创业公司需具备技术实力和产品落地能力，才能在市场中存活。

AI芯片公司评定标准

• 具备充分的芯片开发技术积累，包括ASIC设计能力和对多种算法框架的支持。
• 拥有顺畅的产业链合作关系，以降低开发成本并实现生态适配。
• 具备充足的资本和市场洞察力，能够实现规模化生产和市场推广。

企业推荐

• 英伟达：在云端和自动驾驶领域占据主导地位，拥有强大的CUDA生态。
• 华为海思：在智能芯片领域有较强竞争力，如Hi3559AV100。
• 寒武纪：专注于AI芯片设计，MLU系列产品在边缘侧表现优异。
• 比特大陆：推出BM1682等AI芯片，具备较强市场竞争力。
• 地平线：专注于自动驾驶领域，提供高性能AI芯片解决方案。

行业发展展望

• AI芯片市场将随着物联网、5G和AI技术的发展而持续扩大。
• 行业将面临技术门槛和市场检验，技术实力和产品竞争力是关键。
• 国内企业需加强自主创新，提升在高端芯片设计和制造领域的竞争力。