亿欧智库-2019年中国AI芯片行业研究报告_49页_4mb

亿欧智库2019年中国AI芯片行业研究报告总结

核心内容概述

本报告分析了2019年中国AI芯片行业的现状与未来趋势，指出AI芯片是人工智能与芯片产业融合发展的关键。AI芯片作为专用硬件，能够显著提升人工智能模型的训练和推理效率，推动产业应用落地。报告强调，AI芯片行业正处于“幼稚期”，市场增长迅速，但企业间的合作模式仍在探索中，上下游整合成为趋势。

主要观点与关键信息

1. AI芯片行业发展历程

• AI芯片的发展经历了三个阶段：
  • 第一阶段：1970年代，芯片算力不足导致神经网络研究陷入低谷。
  • 第二阶段：1980年代，虽然芯片算力提升，但CPU仍无法满足AI需求，FPGA开始尝试用于AI。
  • 第三阶段：2014年后，专用AI芯片（如ASIC）成为主流，Google TPU和寒武纪DianNao系列推动AI芯片商业化。

2. AI芯片的四种技术架构

• CPU：低算力、高价格，不适合AI专用。
• GPU：中等算力、高价格，适合云边端AI训练，但非最优解。
• FPGA：高算力、中等价格，适合边缘端AI推理，但开发门槛高。
• ASIC：高算力、低成本，是AI芯片的最终发展方向。

3. AI芯片的市场前景

• 市场规模：2018年全球AI芯片市场规模为42.7亿美元，预计2022年将增长至343亿美元。
• 主要落地场景：
  • 云端服务器：AI芯片需求增长迅速，市场前景乐观。
  • 终端设备：包括智能手机、物联网设备、自动驾驶系统等，其中自动驾驶是未来重点。
• 中国AI芯片市场：2018年AI芯片融资总额超过30亿美元，但多数企业融资规模较小。

4. AI芯片产业链与商业模式

• 产业链结构：包括设计、制造/封测、系统集成三个环节。
• 商业模式：
  • IP设计：授权IP核，如ARM。
  • 芯片设计代工：如芯原科技。
  • 芯片设计：如寒武纪、地平线等。

5. AI芯片企业分类

• AI芯片系：以芯片为核心，如寒武纪、地平线。
• AI算法系：以算法为基础，扩展至芯片设计，如云知声。
• 传统芯片系：已有成熟芯片业务，加入AI芯片作为新产品线，如英特尔、英伟达。

6. 企业竞争与发展趋势

• AI芯片行业是技术和资金双重竞争，传统芯片企业仍占据高端市场。
• AI芯片企业需与客户紧密合作，推动产品落地。
• 未来AI芯片企业将更多转向系统集成商角色，以降低竞争压力。

7. 企业案例

• 地平线：专注于边缘AI视觉芯片和计算平台，应用于智能驾驶、智慧城市、智慧零售。
• 寒武纪：以AI加速芯片为主，部署于云端服务器，已实现产品商业化。
• 云知声：聚焦语音识别芯片，应用于物联网终端设备。

未来展望

• AI芯片行业仍处于快速增长期，未来增长空间巨大。
• 企业需解决人才、开发、资本和落地四大难题。
• 随着AI芯片技术的成熟，行业将向系统集成商和生态构建方向发展。
• 芯片与AI产业的双向整合是未来趋势，直到云和物联网市场增速放缓。

总结

AI芯片作为人工智能落地的关键硬件，其发展受到技术、政策和经济环境的共同影响。尽管中国在AI芯片领域有较大的发展势头，但整体仍处于“幼稚期”，需要更多的市场探索和产业链整合。随着全球AI芯片市场规模的扩大，中国AI芯片企业将面临更大的机遇与挑战，特别是在高端市场和新兴场景如自动驾驶上。未来，AI芯片企业需注重生态构建和系统集成能力，以增强市场竞争力。