2017-电子行业：人工智能芯片，AI巨轮的引擎_44页-4mb

人工智能芯片：AI巨轮的引擎

核心内容

人工智能芯片是推动人工智能技术发展的重要核心环节，其主要类型包括GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片。随着人工智能技术的不断进步和应用需求的快速增长，这些芯片在各自领域发挥着不可替代的作用。

主要观点

• 人工智能芯片前景广阔：人工智能市场正在高速增长，深度学习作为主流算法，对计算能力提出了更高要求，AI芯片成为技术发展的关键推动力。
• 各类AI芯片百花齐放：GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片各具优势，在人工智能领域形成多元化发展局面。
• 云端与终端AI芯片协同推进：云端AI芯片通过集群化和高性能计算支持大规模数据处理，终端AI芯片则在汽车、机器人、家居等场景中应用，推动AI技术向实际应用落地。

关键信息

1. 人工智能芯片类型及特点

• GPU：以并行计算能力著称，广泛应用于深度学习训练和推理。Nvidia在该领域占据主导地位，市场份额超过70%。
• FPGA：具有高性能、低功耗和可编程性，适用于需要动态调整的AI应用。目前市场由Altera和Xilinx主导，合计占有约90%的市场份额。
• ASIC：专门设计用于AI计算，具备更高的性能和更低的功耗。谷歌的TPU和寒武纪的NPU是该领域的代表产品。
• 类脑芯片：模仿人脑结构，实现低功耗、高效的数据处理。IBM的TrueNorth芯片是该领域的重要进展。

2. 人工智能市场增长

• 全球人工智能市场规模预计从2015年的74.5亿美元增长至2020年的183亿美元，复合年增长率达19.7%。
• 中国人工智能市场规模从2015年的12亿元增长至2020年的91亿元，复合年增长率达50%。

3. 云计算与AI的结合

• 云计算为AI提供强大的计算平台和数据资源，推动AI技术的普及和应用。
• 主要云平台如IBM Watson、微软Azure、亚马逊AWS和阿里云，均在AI领域取得显著进展。

投资建议

• 国内人工智能芯片领域已有部分企业布局，如中科曙光、全志科技、景嘉微、通富微电、富瀚微、海康威视、大华股份。
• 建议关注这些企业在AI芯片及相关技术上的进展和应用情况。

风险提示

• 人工智能芯片研发进度不及预期。
• 下游AI应用需求增长不及预期。

图表目录

• 图1：人工智能关键要素
• 图2：全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
• 图3：中国人工智能市场规模（单位：亿元）
• 图4：全球人工智能主要公司
• 图5：国际人工智能领域三巨头动作
• 图6：国内人工智能主要企业
• 图7：深度学习VS神经网络
• 图8：深度学习市场规模
• 图9：深度学习主要市场参与者及开源平台
• 图10：各公司主要开源平台列表
• 图11：主要深度学习平台性能比较
• 图12：GPU在深度学习领域应用广泛
• 图13：使用NVIDIA加速计算GPU的企业数量快速增长
• 图14：CPU与GPU结构差异
• 图15：GPU在3年时间内性能提高50倍
• 图16：GPU每秒计算量远超CPU
• 图17：GPU是NVIDIA的主要产品（2016年报）
• 图18：NVIDIA在GPU市场有绝对优势
• 图19：NVIDIA公司加速运算GPU及相关产品
• 图20：NVIDIA近年来财务数据（单位：百万美元）
• 图21：中国在GPU领域取得最新成就
• 图22：FPGA内部结构原理图
• 图23：CPU、GPU及FPGA单次迭代时间比较（单位：微秒）
• 图24：CPU、GPU及FPGA单次迭代能耗比较（单位：毫焦）
• 图25：CPU、GPU及FPGA三种芯片性能比较
• 图26：全球FPGA市场规模保持较快增长（单位：亿美元）
• 图27：2016年FPGA市场份额分布
• 图28：英特尔LakeCrest架构
• 图29：Canyon Bridge Capital Partners拟收购Lattice
• 图30：谷歌TPU内部架构
• 图31：寒武纪芯片
• 图32：寒武纪2号DaDianNao版图
• 图33：中星微NPU架构图
• 图34：2022年类脑芯片不同类型终端应用占比
• 图35：各国类脑计算研究项目列表
• 图36：各科技巨头类脑芯片产品列表
• 图37：IBM第一代TrueNorth芯片
• 图38：第一代IBM TrueNorth芯片与第二代比较
• 图39：IBM神经元计算机包含16颗TrueNorth芯片
• 图40：全球云计算市场规模（亿美元）
• 图41：云计算平台人工智能功能
• 图42：2011年Watson参加节目《Jeopardy》并取得冠军
• 图43：Watson产生答案流程
• 图44：IBM POWER处理器发展路径
• 图45：POWER8架构图
• 图46：微软Azure功能
• 图47：2014年亚马逊AWS市场份额占比遥遥领先
• 图48：亚马逊AWS能够提供的服务
• 图49：谷歌云计算平台
• 图50：阿里云适用场景
• 图51：阿里云新一代HPC
• 图52：百度与Altera合作建立FPGA集群
• 图53：百度开放云功能
• 图54：NVIDIA Drive PX 车载计算平台
• 图55：NVIDIA Drive PX2平台
• 图56：NVIDIA Xavier芯片
• 图57：高通发布智能汽车芯片602A
• 图58：国内汽车电子芯片市场规模
• 图59：飞思卡尔Hybrid处理器
• 图60：赛灵思FPGA芯片
• 图61：夏普机器人手机RoBoHoN
• 图62：亚马逊Echo音箱基本构造
• 图63：Echo音箱主板芯片构成
• 图64：京东&科大讯飞叮咚音箱
• 图65：叮咚音箱主板构造
• 图66：人工智能芯片及应用
• 图67：A股上市公司切入人工智能领域情况

未来展望

随着人工智能技术的不断发展和应用需求的增加，AI芯片将在云端与终端领域同步发展，推动技术进步和产业创新。国内企业在AI芯片领域也逐步取得突破，未来有望在国际市场上占据一席之地。