艾瑞-2019年AI芯片行业研究报告-2019.6-52页_3mb

AI芯片行业研究报告总结

核心内容概述

AI芯片是专为人工智能应用设计的硬件，主要面向深度学习等算法需求，具备高效并行计算能力。其主要应用于云端、边缘和终端设备，具备通用性、可编程性、低功耗、低延时等特性。AI芯片行业正经历快速发展，市场空间预计在2022年将突破500亿美元，未来5年有望增长10倍。

主要观点与关键信息

1. AI芯片应用场景与市场需求

• 云端：主要承担AI模型训练、推理及数据分析任务，英伟达凭借其GPU和CUDA生态占据主导地位，但存在高能耗、高成本问题，市场寻求替代方案。
• 边缘与终端：需求更加分散，需综合考虑PPACR（性能、功耗、面积、成本、可靠性）。AI芯片作为协处理器难以独立实现应用功能，需与软件和系统开发能力结合。应用场景包括智慧安防、移动互联网、自动驾驶等。
• 智慧安防：是国内最明确的边缘侧AI应用场景，预计“雪亮工程”等政府项目将推动市场增长。主流方案包括前端芯片集成与边缘服务器方案。
• 移动互联网：AI芯片用于提升智能手机的AI功能，如图像识别、语音助手等。需在SoC中集成AI IP或独立AI芯片，以实现低功耗、高性能。
• 自动驾驶：需要高算力、低功耗的AI芯片，未来L4~L5级自动驾驶将逐步进入乘用车市场，但当前仍处于早期阶段。

2. AI芯片行业特点

• 资本与技术壁垒高：研发成本高昂，需具备强大的技术积累和市场洞察力。
• 产业链复杂：从设计、制造、封装到销售，涉及多个环节。国内在上游EDA、设备、材料等领域仍落后于国际水平。
• 商业模式：主要有IP授权和流片两种。IP授权模式风险较低，而流片模式需承担较大研发和制造成本，需实现规模销售才能盈利。

3. AI芯片技术发展趋势

• 异构计算：AI芯片与CPU协同工作，形成“CPU+XPU”架构，满足不同任务需求。
• 专用芯片设计：针对不同应用场景，如边缘侧的低功耗、高可靠性需求，开发专用ASIC或FPGA芯片。
• 系统级设计能力：企业需具备完整的软硬件解决方案设计和交付能力，以应对复杂应用需求。

4. AI芯片市场前景

• 行业泡沫期：当前接近Gartner技术曲线泡沫顶端，未来1~2年将面临市场检验，只有技术领先、产品有竞争力的企业才能持续发展。
• 市场增长潜力大：预计未来5年AI芯片市场规模将增长10倍，尤其在云端训练、推断及边缘计算领域增长迅速。

5. 行业政策与市场环境

• 政策支持：国内对AI和半导体产业高度重视，出台多项政策推动技术发展和产业链完善。
• 资本市场热度：AI芯片行业在15~18年间吸引了大量投资，但随着市场趋于理性，企业需通过技术实力和产品落地能力赢得市场。

企业推荐

• 英伟达：在云端和自动驾驶领域占据主导地位，提供GPU和CUDA生态支持。
• 华为海思：推出Hi3559等智能芯片，具备较强的市场竞争力。
• 寒武纪：专注于AI芯片设计，推出MLU系列产品，具有较高的市场认可度。
• 比特大陆：在AI芯片制造和应用方面表现突出，BM1682芯片性能优异。
• 地平线：专注于边缘计算，提供多种AI芯片解决方案，技术实力强劲。
• 其他：如君正、云天励飞、安霸、燧原科技、肇观电子、云知声、思必驰等，均在AI芯片领域有所布局。

行业发展展望

• 技术突破：随着AI专用指令集架构的开发，预计会出现性能更优、成本更低的AI芯片。
• 市场检验期：未来1~2年，市场将对AI芯片企业进行检验，只有具备技术实力和产品竞争力的企业才能存活。
• 生态构建：AI芯片企业需构建完善的开发生态，提升软件与系统集成能力。
• 自主替代：国内需加快AI芯片自主化，以应对技术封锁和保障信息安全。

市场规模预测

• 2017年：AI芯片市场规模为62.7亿美元，其中云端训练芯片20.2亿美元，云端推理芯片3.4亿美元，边缘计算芯片39.1亿美元。
• 2022年：预计整体市场规模将达596.2亿美元，其中云端训练芯片172.1亿美元，云端推理芯片71.9亿美元，边缘计算芯片352.2亿美元。

投资建议

• 关注技术积累：具备ASIC设计能力、AI算法框架兼容性及低功耗、低成本的AI芯片企业更具竞争力。
• 注重生态构建：企业需与软件、系统及应用厂商合作，形成完整的解决方案。
• 把握市场趋势：随着AI、5G、物联网等技术发展，AI芯片市场空间巨大，具有广阔前景。

总结

AI芯片行业正处于快速发展阶段，市场空间广阔，技术门槛相对较低，但行业竞争激烈。未来1~2年将是市场检验期，技术实力和产品竞争力将是企业能否生存的关键。行业需加强自主研发，构建完整生态，以应对全球技术竞争和国内政策支持。