2023全球人工智能芯片行業(yè)競爭格局分析

• 黃文玉 2023年6月6日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 1179 76
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人工智能芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。業(yè)界關(guān)于AI芯片的定義仍然缺乏一套嚴(yán)格和公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)。

一、人工智能芯片行業(yè)概況

人工智能芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。業(yè)界關(guān)于AI芯片的定義仍然缺乏一套嚴(yán)格和公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)。比較寬泛的看法是，面向人工智能應(yīng)用的芯片都可以稱為AI芯片。由于需求的多樣性，很難有任何單一的設(shè)計和方法能夠很好地適用于各類情況。因此，涌現(xiàn)出多種專門針對人工智能應(yīng)用的新穎設(shè)計和方法，覆蓋了從半導(dǎo)體材料、器件、電路到體系結(jié)構(gòu)的各個層次。

AI芯片主要包括三類：經(jīng)過軟硬件優(yōu)化可以高效支持AI應(yīng)用的通用芯片，例如GPU;側(cè)重加速機器學(xué)習(xí)(尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí))算法的芯片，這也是目前AI芯片中最多的形式;受生物腦啟發(fā)設(shè)計的神經(jīng)形態(tài)計算芯片。AI技術(shù)的落地需要來自多個層面的支持，貫穿了應(yīng)用、算法機理、芯片、工具鏈、器件、工藝和材料等技術(shù)層級。各個層級環(huán)環(huán)緊扣形成AI的技術(shù)鏈，而AI芯片本身處于整個鏈條的中部，向上為應(yīng)用和算法提供高效支持，向下對器件和電路、工藝和材料提出需求。

二、全球人工智能芯片行業(yè)的發(fā)展歷程

全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展至今，總共有三次轉(zhuǎn)移歷程。第一階段：由美國轉(zhuǎn)移到日本。日本從裝配開始全面學(xué)習(xí)美國半導(dǎo)體技術(shù)，電器時代向PC時代轉(zhuǎn)變;第二階段：由美國、日本轉(zhuǎn)移到臺灣、韓國。日本芯片產(chǎn)業(yè)受美國施壓及本土經(jīng)濟乏力而衰落，PC時代持續(xù)繁榮;第三階段：由美國、臺灣、韓國轉(zhuǎn)移到中國。中國芯片產(chǎn)業(yè)擁有巨大下游市場，勞動力豐富，且背靠國家產(chǎn)業(yè)政策和活躍社會資本的支持。PC時代向萬物互聯(lián)、人工智能時代轉(zhuǎn)變，激發(fā)對AI芯片的需求。

2021年全球AI芯片市場規(guī)模約為260億美元。隨著人工智能技術(shù)日趨成熟，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，人工智能商業(yè)化應(yīng)用將加速落地，推動AI芯片市場高速增長。

三、 全球人工智能芯片市場區(qū)域分布

歐美依然是全球人工智能芯片行業(yè)發(fā)展領(lǐng)先區(qū)域

城市AI技術(shù)的創(chuàng)新在一定程度上也代表著這個城市的AI芯片的發(fā)展水平以及發(fā)展?jié)摿?。城市是承載AI技術(shù)創(chuàng)新融合應(yīng)用的綜合性載體，也是人類與AI技術(shù)產(chǎn)生全面感知的集中體驗地。過去幾年，全球各地的主要城市都在AI技術(shù)的發(fā)展中發(fā)揮了差異化作用，構(gòu)建了各自的生態(tài)體系，并在賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、助力區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方面實現(xiàn)初步效果，掀起了人類對新一輪產(chǎn)業(yè)革命的思考、認(rèn)知和行動。

隨著AI應(yīng)用紛紛落地于城市層面，城市逐漸成為AI創(chuàng)新融合應(yīng)用的主戰(zhàn)場。雖然全球各地AI技術(shù)的關(guān)鍵成功要素各有差異，但總體而言都構(gòu)建了有利于技術(shù)與城市融合的生態(tài)發(fā)展體系。

四、全球人工智能芯片行業(yè)競爭格局分析

近年來，各類勢力均在發(fā)力AI芯片，參與者包括傳統(tǒng)芯片設(shè)計、IT廠商、技術(shù)公司、互聯(lián)網(wǎng)以及初創(chuàng)企業(yè)等，產(chǎn)品覆蓋了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。根據(jù)相關(guān)市場調(diào)研機構(gòu)發(fā)布的榜單來看，前十依然是歐美韓日企業(yè)，國內(nèi)芯片企業(yè)如華為海思、聯(lián)發(fā)科、Imagination、寒武紀(jì)、地平線機器人等企業(yè)進入該榜單，其中華為海思排12位，寒武紀(jì)排23位，地平線機器人排24位。

人工智能芯片具有兩個突出特點：一是算法與芯片的高度契合，面向終端和云端不同需求提升計算能力;二是專門面向細(xì)分應(yīng)用場景的智能芯片，如語音識別芯片、圖像識別芯片、視頻監(jiān)控芯片等。當(dāng)前的人工智能正處于產(chǎn)業(yè)化的早期階段，所有的國家都站在了同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度的關(guān)注，完成了一系列政策層面的頂層設(shè)計。而擁有大量的數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)主權(quán)的管理以及應(yīng)用場景的本土化，也必將進一步助力中國本地芯片公司的崛起。而作為扎根中國的外資企業(yè)們，也應(yīng)積極投身中國的人工智能發(fā)展大潮之中，在技術(shù)、市場和人才等方面和本土公司開展共贏合作，共同助力中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和壯大。

目前國內(nèi)人工智能芯片市場呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢。AI芯片的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛分布在金融證券、商品推薦、安防、消費機器人、智能駕駛、智能家居等眾多領(lǐng)域，催生了大量的人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)，如地平線、深鑒科技、寒武紀(jì)、云知聲、云天勵飛等。在政策大力支持下，國內(nèi)人工智能芯片市場發(fā)展迅猛。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2021年我國人工智能芯片市場規(guī)模約為437億元。

五、全球人工智能芯片行業(yè)發(fā)展趨勢

(1)更高效的大卷積解構(gòu)/復(fù)用。在標(biāo)準(zhǔn)SIMD的基礎(chǔ)上，CNN由于其特殊的復(fù)用機制，可以進一步減少總線上的數(shù)據(jù)通信。而復(fù)用這一概念，在超大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中就顯得格外重要。如何合理地分解、映射這些超大卷積到有效的硬件上成為了一個值得研究的方向，

(2)更低的Inference計算/存儲位寬。AI芯片最大的演進方向之一可能就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)/計算位寬的迅速減少——從32位浮點到16位浮點/定點、8位定點，甚至是4位定點。在理論計算領(lǐng)域，2位甚至1位參數(shù)位寬，都已經(jīng)逐漸進入實踐領(lǐng)域。

(3)更多樣的存儲器定制設(shè)計。當(dāng)計算部件不再成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計瓶頸時，如何減少存儲器的訪問延時將會成為下一個研究方向。通常，離計算越近的存儲器速度越快，每字節(jié)的成本也越高，同時容量也越受限，因此新型的存儲結(jié)構(gòu)也將應(yīng)運而生。

(4)更稀疏的大規(guī)模向量實現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然大，但是，實際上有很多以零為輸入的情況，此時稀疏計算可以高效的減少無用能效。來自哈佛大學(xué)的團隊就該問題提出了優(yōu)化的五級流水線結(jié)，在最后一級輸出了觸發(fā)信號。在Activation層后對下一次計算的必要性進行預(yù)先判斷，如果發(fā)現(xiàn)這是一個稀疏節(jié)點，則觸發(fā)SKIP信號，避免乘法運算的功耗，以達到減少無用功耗的目的。

(5)計算和存儲一體化。計算和存儲一體化技術(shù)，其要點是通過使用新型非易失性存儲(如ReRAM)器件，在存儲陣列里面加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算功能，從而省去數(shù)據(jù)搬移操作，即實現(xiàn)了計算存儲一體化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，在功耗性能方面可以獲得顯著提升。

AI技術(shù)不斷取得突破性進展。作為AI技術(shù)的重要物理基礎(chǔ)，AI芯片擁有巨大的產(chǎn)業(yè)價值和戰(zhàn)略地位。但從大趨勢來看，目前尚處于AI芯片發(fā)展的初級階段，無論是科研還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用都有巨大的創(chuàng)新空間?，F(xiàn)在不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新產(chǎn)品，國內(nèi)百度、阿里等紛紛布局這一領(lǐng)域，也誕生了寒武紀(jì)等AI芯片創(chuàng)業(yè)公司。在CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片領(lǐng)域與國際相差較多的情況下，中國AI芯片被寄望能實現(xiàn)彎道超車。

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