20170925-兴业证券-计算机行业跟踪报告_AI芯片助中国_芯_弯道超车_由浅入__深_度学习_32页_2mb

报告摘要

AI芯片助中国“芯”弯道超车总结

核心内容

AI芯片作为人工智能领域的上游产业，正迎来快速发展。中国芯片产业虽在制造端占据优势，但自给率仍较低，约为10%。随着AI技术的突破，尤其是深度学习的发展，AI芯片成为推动中国“芯”实现弯道超车的重要契机。

主要观点

AI芯片的重要性：AI芯片是实现人工智能的关键硬件，尤其在深度学习领域，其对并行计算和矩阵运算能力有极高要求，因此成为AI技术发展的重要推动力。
政策支持：国家战略对AI芯片产业给予高度重视，包括《国家集成电路产业发展推进纲要》、《中国制造2025》、《新一代人工智能发展规划》等，推动芯片产业国产化发展。
芯片分类与特点：
- GPU：具有高峰值性能和通用性，适用于数据中心和训练阶段，但功耗高，不适合终端设备。
- FPGA：具有高灵活性和较低的能耗，适用于预测和云平台，但成本高，编程门槛高。
- ASIC：定制化程度高，性能和能耗比优于GPU和FPGA，适合智能终端和AI平台，但研发周期长，成本高。
- 类脑芯片：能耗低，感知能力强，但缺乏训练方法，精度较低，仍处于小众研究阶段。
行业趋势：未来AI芯片将根据其优势应用于不同场景，GPU主攻复杂算法和数据中心，FPGA适用于变化快的垂直行业，ASIC适用于智能终端，类脑芯片在感知能力上有潜力。

关键信息

中国芯片产业现状：中国是全球最大的PC和智能手机制造国，但芯片自给率仅为10%左右，与终端制造能力不匹配。
AI芯片需求：深度学习对算力、数据量和训练方法有极高要求，推动AI芯片快速发展。
主要企业：寒武纪、海思、英伟达、Xilinx、Altera、Google、IBM、高通等企业在AI芯片领域占据重要地位。
技术突破：寒武纪的DIANNAO系列芯片已在智能终端实现商用，英伟达Volta架构提升了GPU的预测效率。
投资推荐：中科创达（软件SoC）、富瀚微（芯片制造）、中科曙光、浪潮信息（服务器）是推荐标的。

芯片分类与应用场景

芯片类型	特点	适用场景
GPU	高性能、通用性强	数据中心、深度学习训练
FPGA	高灵活性、低能耗	云平台、预测、垂直行业
ASIC	高效、低能耗	智能终端、AI平台
类脑芯片	低能耗、强感知	复杂认知环境、国防、消费电子

风险提示

ASIC研发进度不及预期：ASIC研发周期长，成本高，若研发进度落后，可能影响市场竞争力。
终端落地反馈不佳：若AI芯片在终端应用中反馈不佳，可能影响其市场接受度。

未来走向

短期：GPU仍将是AI芯片的主流，FPGA因其灵活性和功能能耗比，将成为增长较快的芯片类型。
长期：各类AI芯片将基于自身优势应用于不同场景，形成差异化市场格局。

总结

AI芯片作为人工智能的基础设施，正推动中国芯片产业实现突破。政策支持、技术进步和市场需求共同促进AI芯片的快速发展，其中GPU、FPGA、ASIC各有优势，类脑芯片仍处于研究阶段。寒武纪、海思等企业有望在智能终端领域取得突破，英伟达、Xilinx等国际巨头则在数据中心和云平台占据主导地位。未来AI芯片将根据不同场景进行细分，形成多元化的市场格局。

展开完整摘要