2017-AI芯片助中国“芯”弯道超车，由浅入_“深”度学习_32页-2mb

AI芯片行业研究报告总结

核心内容

AI芯片作为人工智能领域的重要基础硬件，正在经历快速的发展和市场应用拓展。随着深度学习的兴起，AI芯片成为上游爆发的产业。中国“芯”在政策支持和市场需求推动下，有望实现弯道超车。

主要观点

• 政策支持：国家对AI芯片产业给予了战略级支持，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，推动芯片国产化。
• 市场潜力：中国拥有全球最大的终端市场，AI芯片在智能手机、安防摄像头、智能终端等领域有巨大的应用前景。
• 技术需求：AI芯片需要具备高性能计算能力、低功耗、高灵活性等特性，以满足深度学习对算力和实时性的需求。
• 行业格局：GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片各有优劣，适用于不同场景。GPU仍是当前AI芯片的主流，而ASIC在终端应用上具有更广阔的前景。

关键信息

AI芯片分类与特点

中国AI芯片发展现状

• 中国芯片自给率约10%，但终端制造能力强大，有潜力通过AI芯片实现弯道超车。
• 海思、寒武纪等企业已进入全球半导体前50强，寒武纪在智能终端的商用化进程加快。
• 国产化趋势下，安防、智慧城市等领域的采购倾向国产芯片，为AI芯片带来发展机遇。

重点企业与产品

• 英伟达：GPU市场的领导者，Volta架构提升预测性能，广泛应用于数据中心和自动驾驶。
• Xilinx & Altera：FPGA领域的主要厂商，Xilinx市场份额达53%，Altera为36%，两者合计占据90%市场。
• Google：TPU是全球领先的ASIC芯片，支持深度学习训练和推断。
• 寒武纪：国内AI芯片龙头企业，其NPU系列已应用于华为麒麟970等终端产品。
• IBM：TrueNorth是类脑芯片的代表，具备低功耗和高并行计算能力。
• 高通：Zeroth是其研发的类脑计算平台，用于手机和平板等设备。

投资建议

• 软件SoC：中科创达
• 芯片制造：富瀚微
• 服务器：中科曙光、浪潮信息

未来走向

• 短期：GPU仍为AI芯片的主导力量，FPGA因灵活性和高能效成为增长点。
• 长期：不同类型的AI芯片将根据各自优势应用于不同的场景，形成多元化的市场格局。

风险提示

• ASIC研发进度不及预期：研发周期长、成本高，存在市场不确定性。
• 终端落地反馈不佳：市场接受度和应用反馈可能影响AI芯片的发展。

图表概览

• 图1：我国集成电路进口额占全球市场份额超6成，逆差近年稍有稳定。
• 图2：国内芯片产业销售额保持20%增速。
• 图3：进入全球前50的企业数迅速上升。
• 图4：海思有望进入全球半导体前20强。
• 图5-10：展示神经网络模型、训练与预测过程、实际应用场景等。
• 图11-18：呈现AI芯片发展的助力、Volta架构优势等。

结论

AI芯片作为人工智能发展的核心硬件，正在经历从技术到市场的全面突破。GPU仍是当前市场主流，FPGA因灵活性和能效优势增长迅速，而ASIC在终端应用上展现出更大的潜力。中国在政策支持和市场需求下，有望在AI芯片领域实现突破，推动“芯”的发展。