艾瑞:2019年AI芯片行业研究报告

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《AI芯片行业研究报告》是艾瑞研究院独立完成的一份关于AI芯片行业的行业研究报告。在报告中,分析师从技术层面研究、分析了AI芯片的运行机理,与传统计算芯片的不同及关系,AI芯片存在的必要性及应用场景,分析师进一步探讨了不同场景中对于AI芯片的需求及AI芯片技术发展痛点。分析师从行业和公司角度探讨了AI芯片产业链、芯片制造流程及制造成本、商业模式,以及行业发展所处阶段等,并最终对AI芯片行业给出了一定的发展预判。

摘要
  • AI芯片主要适用于包括训练、推理在内的 AI 应用,擅长并行计算。主要应用于云端、边缘及物联网设备终端。市场空间在 2022 年有望超过 500 亿美元;
  • AI芯片在云端主要为数据分析、模型开发(训练)及部分 AI 应用(推理)等提供算力支持。英伟达基于其完备的 GPU+CUDA 生态主导云端 AI 芯片市场,但其产品售价高昂, GPU 计算效能及功耗不如 FPGA 及 ASIC 芯片,市场寻求潜在替代方案;
  • 边缘侧和终端对于AI 芯片需求更加分散 不同 场景需要综合考虑芯片 的 PPACR 。 AI芯片作为协处理器难以单独实现应用功能,对厂家软件及系统开发交付能力同样有很高的考量。不同的应用场景中,拥有较高的固有行业壁垒,这需要 AI 芯片厂商能够加强与产业 固有 主体的合作,融入现有产业结构;
  • 芯片行业具有资本和技术壁垒双高的特点,高昂 的研发费用需要广大的市场进行支撑,对于 AI 芯片厂商来说 除了核心软硬件技术开发实力 外,市场洞察及成本控制亦是不可或缺的 能力;
  • 行业当前接近 Gartner 技术曲线泡沫顶端,未来 1~2 年将会面临市场对于产品的检验,只有通过市场检验和筛选的优质团队才能够继续获得产业、政策和资本的青睐和继续支持。


AI芯片:基于矩阵运算、面向 AI 应用的芯片设计方案
  • 定义:当前 AI 芯片设计方案繁多,包括但不限于 GPU FPGA ASIC DSP 等。目前市场上的对于 AI 芯片并无明确统一的定义,广义上所有 面向人工智能( Artificial Intelligence AI )应用的芯片都可以被称为 AI 芯片。
  • 当前 AI 运算指以 “深度学习 为 代表的神经网络算法,需要系统能够高效处理大量非结构化数据(文本、视频、图像、语音等)。这需要硬件具有高效的线性代数运算能力,计算任务具有: 单位 计算任务简单,逻辑控制难度要求低,但并行运算量大、参数多的特点。对于芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高的需求。
  • 针对不同应用场景, AI 芯片还应满足:对主流 AI 算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及造价等需求。



《AI芯片行业研究报告》目录
报告摘要
1        AI芯片行业概述
1.1        关于人工智能芯片(AI芯片)
1.2        AI芯片实现算力提升
1.3        AI芯片产品定位
1.4        AI芯片应用场景
1.5        AI芯片整体市场规模预测
2        AI芯片应用场景及市场需求分析
2.1        应用场景:云计算
2.1.1        云计算市场规模
2.1.2        云计算与人工智能
2.1.3        云计算与AI芯片
2.1.4        云计算中心AI芯片市场规模及份额
2.1.5        云计算AI芯片发展趋势
2.2        应用场景:边缘计算
2.2.1        边缘计算与人工智能芯片
2.2.2        应用场景:智慧安防市场
2.2.3        应用场景:移动互联网市场
2.2.4        应用场景:自动驾驶
2.3        边缘计算AI芯片技术发展趋势四
3        AI芯片行业产业链及商业模式分析
3.1        AI芯片行业产业链
3.2        AI芯片公司商业模式
3.3        AI芯片研发设计投入分析
3.4        AI芯片制造成本投入分析
4        AI芯片行业发展展望
4.1        人工智能及半导体行业政策梳理
4.2        AI芯片行业发展阶段
4.3        AI芯片行业资本市场热度
4.4        行业投资布局
5        企业推荐
5.1        英伟达
5.2        寒武纪
5.3        比特大陆

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