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AI芯片產業(yè)分析 機構稱2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元

  • 陳觀秋 2024年5月31日 來源:財聯(lián)社 中研普華報告 百度 1005 63
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市場調查機構Gartner認為,2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元,同比增長33%。2025年全球AI芯片收入總額有望達到919.55億美元,在今年的基礎上再增長約29%。

機構稱2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元 同比增長33%

市場調查機構Gartner認為,2024年全球AI芯片收入總額將達712.52億美元,同比增長33%。2025年全球AI芯片收入總額有望達到919.55億美元,在今年的基礎上再增長約29%。

細分來看,今年來自計算電子產品領域的AI芯片收入將達到334億美元,占到整體的47%。來自車用領域的AI芯片收入預計將達到71億美元,而消費電子領域的相關收入則將為18億美元。

具體到品類上,生成式 AI 正推高數(shù)據(jù)中心對高性能 AI 芯片的需求。今年服務器 AI 加速器市場規(guī)模已達 210 億美元(當前約 1524.6 億元人民幣),預計到 2028 年將增加至 330 億美元。

報告還認為,今年帶有 NPU 的 AI PC 將占到 PC 整體出貨量的 22%,而到 2026 年,企業(yè)將在商用采購中徹底淘汰非 AI PC。

AI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用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。

AI芯片產業(yè)分析

當前,AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。GPU是通用型芯片,不可編輯;FPGA和ASIC都屬于定制化芯片,因此可以編輯,只是FPGA是半定制化芯片,編輯難度也相對較高;而類腦芯片是模擬人腦的芯片,因此不可編輯,并且目前仍處于實驗室研發(fā)階段。

GPU作為通用型芯片,其設計和制造工藝成熟,適合大規(guī)模并行計算,但在推力端效率較低,其在圖像識別、棋牌類博弈、輔助駕駛系統(tǒng)和無人駕駛試驗中均有應用。

FPGA的編程靈活性相對高一點,且功耗較低,其可應用在軍事和工業(yè)電子領域。

ASIC可通過算法固化實現(xiàn)極致的性能和能效,量產后成本最低,但其前期研發(fā)時間長、投入成本高,其在人工智能設備、軍事國防設備領域均有應用。

隨著人工智能在未來社會發(fā)展中的作用愈發(fā)凸顯,國家逐漸將人工智能產業(yè)的發(fā)展上升至國家戰(zhàn)略高度,AI芯片的研發(fā)與技術升級也備受國家關注和重視。在我國的《“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中明確提出要加強關鍵數(shù)字技術創(chuàng)新應用,聚焦高端芯片、人工智能關鍵算法等關鍵領域,加快推進基礎理論、基礎算法、裝備材料等研發(fā)突破與迭代應用,培育壯大人工智能等新興數(shù)字產業(yè)。

據(jù)中研產業(yè)研究院《2024-2029年AI芯片產業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》分析:

AI芯片作為人工智能基礎層中十分重要的一部分,目前我國相關領域的技術相對比較薄弱,行業(yè)可發(fā)展空間和上升空間十分廣闊。并且,隨著我國人工智能應用層的范圍不斷擴張,AI芯片的需求將大幅上漲。

在當下全球人工智能進入第三次爆發(fā)期,中國人工智能企業(yè)在一定程度上已經與世界巨頭處于同一起跑線。傳統(tǒng)意義上,大多數(shù)對神經網絡的訓練和推理都是在云端或基于服務器完成的。

隨著終端處理器性能的不斷提升,很多人工智能的推理工作,如模式匹配、建模檢測、分類和識別等逐漸從云端轉移到終端側。這主要有三點原因。

首先,AI能力的端側遷移是用戶使用場景所需的必然結果。數(shù)據(jù)由云走向邊緣。

IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計,未來幾年內邊緣側數(shù)據(jù)將達到總數(shù)據(jù)量的50%,這些數(shù)據(jù)由終端采集和產生,也需要端側AI芯片就近分析處理。

其次,AI能力的端側遷移亦是提升人工智能用戶體驗的重要方式。在端側,人工智能關鍵優(yōu)勢包括即時響應、隱私保護增強、可靠性提升,此外,還能確保在沒有網絡連接的情況下用戶的人工智能體驗得到保障。

最后,AI處理能力的端側遷移是人工智能數(shù)據(jù)隱私保護的需要。

想要了解更多AI芯片行業(yè)詳情分析,可以點擊查看中研普華研究報告《2024-2029年AI芯片產業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》。

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