AI+系列报告之一_智能计算芯片_人工智能产业硬件基础与第一桶金_40页_3mb

行业评级与核心观点总结

行业评级

• 行业： 计算机软硬件
• 评级： 增持（维持）
• 研究员： 高宏博、蔡嵩松
• 联系人： caisongsong@htsc.com

核心内容

人工智能技术正迎来大发展，智能计算芯片作为其硬件基础，需求旺盛，投资价值突出。随着深度学习算法的成熟、大数据的普及和高性能计算能力的提升，人工智能在多个行业领域开始落地应用，如安防、医疗、教育、金融、驾驶、政务等。

国家高度重视人工智能发展，出台多项政策支持，如《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年，人工智能核心产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2025年，核心产业规模将达4000亿元，相关产业规模达5万亿元；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

主要观点

• 人工智能发展迅速：语音、图像识别准确率超过95%，围棋、德州扑克等复杂决策领域取得突破。
• 智能计算芯片需求激增：2020年国内智能计算芯片市场规模预计达100亿元，全球市场预计达4000亿元。
• 国产芯片发展潜力大：受海外技术限制和安全可控需求推动，国产芯片市场前景广阔，尤其是人工智能ASIC领域。
• AI芯片技术路线多样：CPU、GPU、FPGA、ASIC各有优劣，GPU凭借并行计算能力成为当前主流，FPGA具备高性能低功耗优势，ASIC则为未来终极解决方案。
• 行业巨头积极布局：包括百度、腾讯、阿里、Google、Facebook、Microsoft、Intel、AMD等均在AI领域有重要布局。

关键信息

1. AI芯片技术对比

• CPU：传统计算核心，适用于普通机器学习，但效率较低。
• GPU：适合深度学习，具有强大的并行计算能力，是当前主流方案。
• FPGA：灵活可编程，高性能低功耗，但开发成本较高。
• ASIC：高度定制化，性能和功耗比远超其他芯片，是未来智能计算芯片的终极方案。

2. 国内重点推荐公司

• 景嘉微：显控芯片独家标的，GPU未来之星。
• 中科曙光：获得AMD最新架构服务器CPU授权，与寒武纪、英伟达合作。
• 科大讯飞：与寒武纪合作，AI算法及行业应用龙头。
• 中科创达：与华为深度合作，定制开发AI芯片支持软件。

3. 国外重点公司

• NVIDIA：GPU龙头，CUDA编程模型推动AI发展，Tesla V100性能远超前代。
• AMD：推出Ryzen系列CPU和Vega系列GPU，APU架构综合性能优异。
• Intel：收购Mobileye布局无人驾驶，推出Nervana平台和Lake Crest架构。

投资建议

• 重点推荐：景嘉微、中科曙光、科大讯飞、中科创达。
• 看好方向：国产安全及人工智能领域，尤其是智能计算芯片。

风险提示

• 技术进步不达预期：国产智能芯片技术发展可能受阻。
• AI应用进展不达预期：AI在各行业的实际落地可能不如预期。

市场空间预测

• 国内AI市场规模：2016年239亿元，预计2018年达381亿元，年复合增长率约26.3%。
• 全球AI市场规模：2015年1683.9亿元，预计2020年达4000亿元。

政策与战略意义

• 孙正义公式：竞争力 = 生产性 × 劳动人口，AI可大幅提升国家竞争力。
• 国家政策支持：人工智能被写入政府工作报告，成为国家战略重点。

行业发展趋势

• CPU与专用芯片协同：CPU作为控制核心，未来将更多与GPU、FPGA、ASIC等搭配使用。
• GPU生态成熟：NVIDIA和AMD在GPU市场占据主导地位，NVIDIA在AI计算领域表现尤为突出。
• 国产芯片突破：华为麒麟970等国产AI芯片进入实用化阶段，显示出中国在AI芯片领域的进步。

图表目录摘要

• 图表1-4：展示AI在语音、图像识别、围棋、德州扑克等领域的技术突破。
• 图表5-7：呈现AI在多个行业领域的应用以及全球主要科技公司的AI布局。
• 图表8-11：分析AI产业市场规模及国家政策支持力度。
• 图表12-29：展示CPU、GPU、FPGA等芯片性能对比，以及相关公司产品技术细节。

结论

人工智能产业正迎来快速发展，智能计算芯片作为其核心硬件支撑，市场需求巨大。随着国家政策的大力支持和国内企业的积极布局，国产芯片技术有望取得突破，成为AI产业的重要推动力。当前重点推荐具备AI芯片研发能力和市场潜力的公司，如景嘉微、中科曙光、科大讯飞和中科创达。