AI芯片行業(yè)市場(chǎng)分析1AI芯片——人工智能的基石1.1AI大模型推動(dòng)算力需求爆發(fā)AI已經(jīng)進(jìn)入了“大模型”時(shí)代。自2018年GPT-1.0模型首次發(fā)布以來(lái)，OpenAI不斷迭代模型，最近發(fā)布了GPT-4.0模型，它擁有更大的參數(shù)量、更長(zhǎng)的迭代時(shí)間和更高的準(zhǔn)確性。隨著人工智能的快速發(fā)展，算力的提升也被加速推動(dòng)。人工智能非常依賴于相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，包括計(jì)算、儲(chǔ)存和網(wǎng)絡(luò)等。隨著數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)和算法復(fù)雜度提高，人工智能對(duì)計(jì)算力提出了更高的要求。全球人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)正在加速發(fā)展，為人工智能技術(shù)在更廣泛場(chǎng)景中落地創(chuàng)造可能。釋放算力的價(jià)值對(duì)國(guó)家整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展將發(fā)揮推動(dòng)作用。計(jì)算力指數(shù)每提高1點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長(zhǎng)3.5‰和1.8‰?？梢?，國(guó)家計(jì)算力指數(shù)越高，對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用越強(qiáng)。在業(yè)界，人工智能的應(yīng)用產(chǎn)生了很多需求，其中最直接的賽道是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，全球范圍內(nèi)，企業(yè)在人工智能（AI）市場(chǎng)的技術(shù)投資從2019年的612.4億美元增長(zhǎng)至2021年的924.0億美元，預(yù)計(jì)到2022年（同比）將增長(zhǎng)26.6%至1,170.0億美元，并有望到2025年突破2,000億美元，增幅高于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）支出整體增幅。中國(guó)的智能算力規(guī)模正在快速增長(zhǎng)。算力是實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化的核心力量，其發(fā)展對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)步和行業(yè)應(yīng)用起著決定性作用。隨著人工智能向多場(chǎng)景化、規(guī)模化、融合化等高應(yīng)用階段發(fā)展，數(shù)據(jù)體量呈現(xiàn)出急劇增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，算法模型的參數(shù)量也呈指數(shù)級(jí)增加，以加速計(jì)算為核心的算力中心規(guī)模將不斷擴(kuò)大。在科技興國(guó)政策驅(qū)動(dòng)下，人工智能在提升中國(guó)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要支撐作用得以確立。結(jié)合新基建、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等利好政策，中國(guó)人工智能市場(chǎng)穩(wěn)中有進(jìn)，凸顯在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代中技術(shù)的力量。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2022年，中國(guó)的智能算力規(guī)模將達(dá)到268.0EFLOPS，超過(guò)通用算力規(guī)模。預(yù)計(jì)到2026年，智能算力規(guī)模將進(jìn)入ZFLOPS級(jí)別，達(dá)到1,271.4EFLOPS。在2021-2026年期間，中國(guó)的智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)將達(dá)到52.3%，而同期通用算力規(guī)模的年復(fù)合增長(zhǎng)率為18.5%。根據(jù)《IDC中國(guó)服務(wù)器市場(chǎng)季度跟蹤報(bào)告》及CPU雙精度（FP64）運(yùn)算能力數(shù)據(jù)，測(cè)算了中國(guó)通用算力規(guī)模。2021年中國(guó)通用算力規(guī)模達(dá)47.7EFLOPS，預(yù)計(jì)到2026年通用算力規(guī)模將達(dá)到111.3EFLOPS。2021-2026年期間，預(yù)計(jì)中國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率為18.5%。中國(guó)人工智能的發(fā)展正在向城市覆蓋面更廣泛的地區(qū)擴(kuò)展。未來(lái)預(yù)計(jì)將涌現(xiàn)出更多具有城市特色的人工智能示范區(qū)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展樹立標(biāo)桿。根據(jù)2022年中國(guó)人工智能城市排行榜顯示，北京排名第一，杭州、深圳、上海和廣州分別位居第二到第五名，這些城市均為發(fā)展較好、經(jīng)濟(jì)水平高的一、二線城市，而天津、成都和南京等城市則進(jìn)入了前十名。不同地區(qū)都在提升城市算力基礎(chǔ)設(shè)施水平的同時(shí)，也推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化的發(fā)展以適應(yīng)自身的發(fā)展需求。1.2高算力需求催生AI芯片興起面向人工智能領(lǐng)域的芯片均被稱為AI芯片。廣義而言，AI芯片指的是專門用于處理人工智能應(yīng)用中大量計(jì)算任務(wù)的模塊，除了以GPU、FPGA、ASIC為代表的AI加速芯片，還有比較前沿性的研究，例如：類腦芯片、可重構(gòu)通用AI芯片等。狹義的AI芯片指的是針對(duì)人工智能算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片?！盁o(wú)芯片不AI”，以AI芯片為載體實(shí)現(xiàn)的算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)展更注重超速運(yùn)算能力的AI芯片成為推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的關(guān)鍵核心要素之一，其快速發(fā)展對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)步和行業(yè)應(yīng)用起到了決定性的作用。AI芯片的興起源于AI對(duì)算力的高需求。算力是實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化的核心力量，隨著人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展和數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇增長(zhǎng)，算法模型的參數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增加，特別是深度學(xué)習(xí)成為當(dāng)前AI研究和運(yùn)用的主流方式，加速計(jì)算成為不可或缺的需求。雖然CPU可以拿來(lái)執(zhí)行AI算法，但因?yàn)閮?nèi)部有大量其他邏輯，而這些邏輯對(duì)于目前的AI算法來(lái)說(shuō)是完全用不上的，所以，使用CPU并不能達(dá)到最優(yōu)的性價(jià)比。因此，AI芯片應(yīng)運(yùn)而生，它們被設(shè)計(jì)出來(lái)適配海量并行計(jì)算能力，進(jìn)而可以加速AI計(jì)算。AI芯片的維度。以部署位置（云端、終端）和承擔(dān)任務(wù)（訓(xùn)練、推理）為橫縱坐標(biāo)，可以清晰的劃分出AI芯片的市場(chǎng)領(lǐng)域。根據(jù)部署的位置不同，AI芯片可以分為：云AI芯片、端AI芯片。云端即數(shù)據(jù)中心，在深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段需要極大的數(shù)據(jù)量和大運(yùn)算量，單一處理器無(wú)法獨(dú)立完成，因此訓(xùn)練環(huán)節(jié)只能在云端實(shí)現(xiàn)。云AI芯片的特點(diǎn)是性能強(qiáng)大、能夠同時(shí)支持大量運(yùn)算、并且能夠靈活地支持圖片、語(yǔ)音、視頻等不同AI應(yīng)用?；谠艫I芯片的技術(shù)，能夠讓各種智能設(shè)備和云端服務(wù)器進(jìn)行快速的連接，并且連接能夠保持最大的穩(wěn)定。終端即手機(jī)、安防攝像頭、汽車、智能家居設(shè)備、各種IoT設(shè)備等執(zhí)行邊緣計(jì)算的智能設(shè)備。終端的數(shù)量龐大，而且需求差異較大。端AI芯片的特點(diǎn)是體積小、耗電少，而且性能不需要特別強(qiáng)大，通常只需要支持一兩種AI能力。根據(jù)承擔(dān)任務(wù)的不同，AI芯片可以分成：訓(xùn)練芯片、推理芯片。訓(xùn)練芯片主要用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即用大量標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)來(lái)“訓(xùn)練”相應(yīng)的系統(tǒng)，使之可以適應(yīng)特定的功能。訓(xùn)練需要極高的計(jì)算性能，需要較高的精度，需要能處理海量的數(shù)據(jù)，需要有一定的通用性，以便完成各種各樣的學(xué)習(xí)任務(wù)。對(duì)于訓(xùn)練芯片來(lái)說(shuō)，更注重絕對(duì)的計(jì)算能力；推理芯片主要用于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行推理預(yù)測(cè)，指利用訓(xùn)練好的模型，使用新數(shù)據(jù)推理出各種結(jié)論。即借助現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行運(yùn)算，利用新的輸入數(shù)據(jù)來(lái)一次性獲得正確結(jié)論的過(guò)程。推斷芯片更注重綜合指標(biāo)，需要全面考慮單位能耗算力、時(shí)延、成本等等。以部署位置（云端、終端）和承擔(dān)任務(wù)（訓(xùn)練、推理）為橫縱坐標(biāo)，可以清晰的劃分出AI芯片的市場(chǎng)領(lǐng)域。1.3GPU為當(dāng)前AI芯片領(lǐng)導(dǎo)者在短期中，GPU仍延續(xù)AI芯片的領(lǐng)導(dǎo)地位，F(xiàn)PGA增長(zhǎng)較快。GPU短期將延續(xù)AI芯片的領(lǐng)導(dǎo)地位。目前GPU是市場(chǎng)上用于AI計(jì)算最成熟應(yīng)用最廣泛的通用型芯片，在算法技術(shù)和應(yīng)用層次尚淺時(shí)期，GPU由于其強(qiáng)大的計(jì)算能力、較低的研發(fā)成本和通用性將繼續(xù)占領(lǐng)AI芯片的主要市場(chǎng)份額。在長(zhǎng)期中，三大技術(shù)路線互補(bǔ)，會(huì)長(zhǎng)期并存。GPU因?yàn)楦咝阅苡?jì)算能力較強(qiáng)，在設(shè)計(jì)方面通用性強(qiáng)，可以高效完成不同調(diào)用需求，適合主攻高級(jí)復(fù)雜算法和通用型人工智能平臺(tái)；FPGA受益于獨(dú)一無(wú)二的靈活優(yōu)勢(shì)，適用于變化多的垂直細(xì)分行業(yè)，開發(fā)周期遠(yuǎn)小于設(shè)計(jì)一款通用芯片；ASIC芯片則是全定制芯片，長(zhǎng)遠(yuǎn)看適用于人工智能，因?yàn)樗惴◤?fù)雜度越強(qiáng)，越需要一套專用的芯片架構(gòu)與之對(duì)應(yīng)。在未來(lái)，當(dāng)人工智能技術(shù)、平臺(tái)和終端的發(fā)展達(dá)到足夠成熟度，人工智能應(yīng)用的普及程使得專用芯片能夠達(dá)到量產(chǎn)水平，此時(shí)ASIC芯片的發(fā)展將更上一層樓。第一波人工智能浪潮是基于ASIC（專用集成電路）架構(gòu)。在算法穩(wěn)定的情況下，專用芯片的性能和功耗優(yōu)勢(shì)顯而易見，能夠滿足企業(yè)對(duì)極致算力和能效的需求。然而，下游AI算法的演進(jìn)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人們的想象。專用芯片在特定場(chǎng)景下能夠?qū)崿F(xiàn)更高的算力和能效，但難以適應(yīng)算法種類快速增加和迭代速度的情況。因此，通用性更強(qiáng)的GPGPU（通用圖形處理器）長(zhǎng)期是AI芯片的首選。第二波浪潮中主流技術(shù)路徑是GPGPU（通用GPU）。國(guó)內(nèi)初創(chuàng)公司集中于2017年-2020年期間啟動(dòng)自研GPGPU芯片的研發(fā)。由于GPGPU難解高功耗與低算力利用率問(wèn)題，ASIC和GPGPU在應(yīng)對(duì)生成式AI及大模型正對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施提出的新要求時(shí)都顯得有些捉襟見肘。第三波浪潮的基礎(chǔ)是存算一體等新興技術(shù)。不同于ASIC與GPGPU，這些新興技術(shù)路線跳出了馮·諾依曼架構(gòu)體系，理論上擁有得天獨(dú)厚的高能效比優(yōu)勢(shì)，又能繞過(guò)先進(jìn)制程封鎖，兼顧更強(qiáng)通用性與更高性價(jià)比，算力發(fā)展空間巨大。隨著新型存儲(chǔ)器件走向量產(chǎn)，存算一體AI芯片已經(jīng)挺進(jìn)AI大算力芯片落地競(jìng)賽。全球人工智能芯片市場(chǎng)高速增長(zhǎng)。由IDC預(yù)計(jì)，到2025年人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)726億美元。人工智能芯片搭載率（attachrate）將持續(xù)增高，目前每臺(tái)人工智能服務(wù)器上普遍多配置2個(gè)GPU，未來(lái)18個(gè)月，GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會(huì)上升。IDC數(shù)據(jù)顯示，2022年加速服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到67億美元，同比增長(zhǎng)24%。其中GPU服務(wù)器依然是主導(dǎo)地位，占據(jù)89%的市場(chǎng)份額，達(dá)到60億美元。同時(shí)NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服務(wù)器以同比12%的增速占有了11%的市場(chǎng)份額，達(dá)到7億美元。雖然NPU、ASIC、FPGA在市場(chǎng)上的占比相對(duì)較低，分別為9.6%、1.0%、0.4%，但它們?cè)谔囟I(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展?jié)摿Σ豢珊鲆暋ｋS著人工智能技術(shù)的不斷深入和應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化，AI芯片市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)和格局也將會(huì)不斷發(fā)生變化。中國(guó)市場(chǎng)呈現(xiàn)出顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)。根據(jù)市場(chǎng)規(guī)模分析，隨著越來(lái)越多企業(yè)將人工智能應(yīng)用于終端產(chǎn)品，人工智能芯片的需求快速增長(zhǎng)。AI芯片廣泛應(yīng)用于云計(jì)算、數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算、消費(fèi)電子、智能制造、智能駕駛、智能金融及智能教育等領(lǐng)域。近年來(lái)，我國(guó)的AI芯片行業(yè)備受關(guān)注，不斷涌現(xiàn)出新的生產(chǎn)設(shè)計(jì)商，市場(chǎng)規(guī)模也不斷擴(kuò)大。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2021年我國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到427億元，同比增長(zhǎng)124%。預(yù)計(jì)到2023年，市場(chǎng)規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大至1206億元。2突圍國(guó)外巨頭圍獵，國(guó)產(chǎn)替代初迎曙光2.1國(guó)內(nèi)外AI芯片差距較大，科技巨頭展開布局決定計(jì)算能力的關(guān)鍵是芯片。中美兩國(guó)人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，算法主要看設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的智慧和靈感，雙方?jīng)]什么差距；大數(shù)據(jù)資源中國(guó)占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；大數(shù)據(jù)分析技術(shù)雙方相近；但決定人工智能產(chǎn)品表現(xiàn)的關(guān)鍵要素還包括“算力”，通俗描述就是“運(yùn)算能力、計(jì)算能力”。計(jì)算能力是計(jì)算機(jī)的核心能力，這也是中美兩國(guó)在超級(jí)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)多年的原因之一。在AI芯片領(lǐng)域，國(guó)外芯片巨頭占據(jù)了大部分市場(chǎng)份額。全球范圍內(nèi)主要布局人工智能芯片的廠商有Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google等。無(wú)論是在人才聚集、公司合并等方面，都具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。特別是美國(guó)的巨頭企業(yè)，憑借著多年在芯片領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，迅速切入AI領(lǐng)域并積極布局，目前已經(jīng)成為該產(chǎn)業(yè)的引領(lǐng)者。此外，在GPU和FPGA方面，它們更是處于完全壟斷地位。我國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)起步較晚，技術(shù)上與世界先進(jìn)水平也還存在著較大的差距。國(guó)內(nèi)AI芯片市場(chǎng)也較為分散，集中度低。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起，人工智能已經(jīng)深入滲透到各個(gè)行業(yè)，特別是在互聯(lián)網(wǎng)等科技公司中更為普及。這些公司對(duì)于計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)和存儲(chǔ)設(shè)備的要求極高，因此對(duì)于底層技術(shù)的布局和提升更為重視，尤其是在人工智能芯片領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)各科技巨頭都在這個(gè)領(lǐng)域展開布局。例如，百度于2011年成立了昆侖芯，開始探索芯片領(lǐng)域；阿里巴巴在2018年成立了平頭哥，專注于AI芯片市場(chǎng)。華為一直在人工智能芯片領(lǐng)域進(jìn)行布局，早在2017年就推出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的Ascend芯片，主要面向人工智能推理場(chǎng)景。2019年，華為又推出了面向全場(chǎng)景的AscendAI處理器，具有更高的性能和更廣泛的適用性，可應(yīng)用于智能手機(jī)、云計(jì)算、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域。此外，華為還推出了AtlasAI計(jì)算平臺(tái)，提供完整的AI計(jì)算框架，以支持用戶進(jìn)行高效的AI開發(fā)。華為在人工智能芯片領(lǐng)域的不斷投入和創(chuàng)新，使其成為全球領(lǐng)先的人工智能技術(shù)供應(yīng)商之一。國(guó)內(nèi)AI芯片廠商以中小公司為主，多集中于設(shè)備端AIASIC的開發(fā)，并已有所建樹。其中寒武紀(jì)成為全球AI芯片領(lǐng)域第一個(gè)獨(dú)角獸初創(chuàng)公司，其NPUIP已被應(yīng)用于全球首款手機(jī)AI芯片——麒麟970。全球GPU領(lǐng)域處于寡頭壟斷的局面。近年來(lái)GPU市場(chǎng)由英特爾、英偉達(dá)和AMD三分天下，其中英特爾的市場(chǎng)占比份額在60%以上，其次是英偉達(dá)和AMD。英特爾的身位領(lǐng)先主要得益于在家用機(jī)的集成GPU芯片市場(chǎng)的絕對(duì)主導(dǎo)地位，而在AI及高性能計(jì)算方面，則英偉達(dá)憑借其自身CUDA生態(tài)占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位。從細(xì)分市場(chǎng)來(lái)看，英偉達(dá)和AMD在獨(dú)立GPU芯片市場(chǎng)基本包攬全場(chǎng)，英特爾占比極小。國(guó)產(chǎn)GPU在性能方面與國(guó)際領(lǐng)先水平的差距在加速縮小。在圖形渲染GPU方面，景嘉微的JM9系列圖形處理芯片將支持OpenGL4.0、HDMI2.0等接口，以及H.265/4K60-fps視頻解碼。其核心頻率至少為1.5GHz，配備8GB顯存，浮點(diǎn)性能約1.5TFlops，與英偉達(dá)GeForceGTX1050相近。雖然景嘉微的產(chǎn)品與國(guó)際尖端GPU存在著極大的差距，但作為一顆由中國(guó)企業(yè)完全獨(dú)立研發(fā)、采用正向設(shè)計(jì)、具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的GPU，已經(jīng)有長(zhǎng)足的進(jìn)步。GPGPU方面，國(guó)內(nèi)外廠商仍存在較大差距。制程方面，目前Nvidia已率先到達(dá)4nm，國(guó)內(nèi)廠商多集中在7nm；算力方面，國(guó)內(nèi)廠商大多不支持雙精度（FP64）計(jì)算，在單精度（FP32）及定點(diǎn)計(jì)算（INT8）方面與國(guó)外中端產(chǎn)品持平；生態(tài)方面，與NvidiaCUDA的成熟生態(tài)相比，差距較為明顯。海光DCU系列產(chǎn)品以GPGPU架構(gòu)為基礎(chǔ)，兼容通用的“類CUDA”環(huán)境以及國(guó)際主流商業(yè)計(jì)算軟件和人工智能軟件，對(duì)標(biāo)目前國(guó)際主流NVIDIAA100產(chǎn)品，海光DCU單芯片產(chǎn)品基本能達(dá)到其70%的性能水平，但是公司DCU產(chǎn)品的片間互聯(lián)性能還有較大的提升空間。FPGA發(fā)展機(jī)遇大。與其他AI芯片相比，F(xiàn)PGA芯片開發(fā)門檻較高，前期需要投入大量資源，存在壁壘。全球FPGA芯片市場(chǎng)主要由賽靈思和Altera針鋒相對(duì)，共占據(jù)77%的份額，其中賽靈思以52%的份額領(lǐng)先。剩下的約10%的市占率則由Lattice和Microsemi瓜分，呈現(xiàn)“兩大兩小”的格局。中國(guó)FPGA廠商仍處于起步階段，但是隨著5G、AI產(chǎn)業(yè)化帶來(lái)的巨大需求，國(guó)內(nèi)FPGA企業(yè)技術(shù)有望不斷實(shí)現(xiàn)突破，迎來(lái)快速成長(zhǎng)。ASIC國(guó)產(chǎn)替代正當(dāng)時(shí)。ASIC市場(chǎng)未形成壟斷，國(guó)產(chǎn)廠商仍存在可觀的機(jī)會(huì)搶占市場(chǎng)。2.2人才+資本雙驅(qū)動(dòng)，AI芯片國(guó)產(chǎn)化有望加速美國(guó)“卡脖子”加速AI芯片國(guó)產(chǎn)化。美國(guó)從2018年開始的反華貿(mào)易戰(zhàn)和科技封鎖戰(zhàn)，以及三年疫情的疊加影響，對(duì)我們高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展造成了一定的影響。美國(guó)陸續(xù)收緊中國(guó)獲得國(guó)際先進(jìn)芯片的能力，不僅限制中國(guó)進(jìn)口尖端芯片，還限制中國(guó)獲得最新的芯片生產(chǎn)工具。同時(shí)，在芯片設(shè)計(jì)制造領(lǐng)域，中國(guó)也缺乏設(shè)計(jì)軟件，先進(jìn)制程及設(shè)備與世界領(lǐng)先水平之間有差距，非常依賴進(jìn)口。中國(guó)在FPGA、GPU領(lǐng)域缺乏有競(jìng)爭(zhēng)力的原創(chuàng)產(chǎn)品，只是基于FPGA/GPU做進(jìn)一步開發(fā)，這主要與我國(guó)在芯片領(lǐng)域一直缺乏關(guān)鍵核心自主技術(shù)有關(guān)，F(xiàn)PGA/GPU的技術(shù)壁壘已很高，很難有所突破。為了打破以美國(guó)為首的國(guó)家的技術(shù)封鎖和制裁，中國(guó)對(duì)AI芯片領(lǐng)域的資源投入不斷走高。人才缺口仍然較大，國(guó)家對(duì)于教育資源的投入也不斷增加。中央及各地方政府出臺(tái)了多個(gè)人才培養(yǎng)與引進(jìn)相關(guān)政策；在2018-2021年，超過(guò)300所高校開設(shè)了人工智能專業(yè)；部分企業(yè)也開始與高校進(jìn)行合作，以產(chǎn)學(xué)研合作教學(xué)模式共同培養(yǎng)綜合能力突出的優(yōu)質(zhì)人才。但是目前來(lái)看，相關(guān)企業(yè)在人才招聘中仍然遇到阻礙，其中人才缺乏、成本高是主要的問(wèn)題。根據(jù)工信部人才交流中心發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，人工智能不同技術(shù)方向崗位的人才供需比均低于0.4，其中人工智能芯片崗位人才供需比為0.32，機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)人才供需僅0.2。當(dāng)前，中國(guó)數(shù)字化的變革方向驅(qū)動(dòng)了底層技術(shù)的逐漸提升，國(guó)際影響力也在逐年上漲，同時(shí)，在大數(shù)據(jù)、芯片設(shè)計(jì)及應(yīng)用落地方面，逐步建立起了優(yōu)勢(shì)地位。產(chǎn)業(yè)發(fā)展也吸引更多海外人才回國(guó)創(chuàng)業(yè)、就業(yè)。中國(guó)人工智能芯片市場(chǎng)在政策的引導(dǎo)支持下持續(xù)快速發(fā)展。芯片產(chǎn)業(yè)是信息產(chǎn)業(yè)的核心部件與基石。當(dāng)前，我國(guó)芯片高度依賴進(jìn)口非常不利于國(guó)家安全與行業(yè)發(fā)展。因此，近年來(lái)國(guó)家高度關(guān)注人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，發(fā)布一系列產(chǎn)業(yè)支持政策，為人工智能芯片行業(yè)建立了優(yōu)良的政策環(huán)境，促進(jìn)行業(yè)的發(fā)展。2021年，《“十四五”規(guī)劃綱要和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出，“十四五”期間，我國(guó)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)將聚焦高端芯片等關(guān)鍵領(lǐng)域。從國(guó)家戰(zhàn)略高度為人工智能芯片行業(yè)建立了優(yōu)良的政策環(huán)境。各地方也根據(jù)各自的背景與條件，發(fā)布促進(jìn)和扶持人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方案方針。截止2021年9月，包括北京、天津、上海、江蘇、福建等20余省、市、地區(qū)發(fā)布人工智能相關(guān)政策，進(jìn)一步支持引導(dǎo)人工智能及芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展。資本持續(xù)進(jìn)入AI芯片市場(chǎng)，單筆投資投資規(guī)模在不斷走高。截止2022年1月，2021年中國(guó)人工智能芯片相關(guān)領(lǐng)域融資事件共計(jì)92起，總金額約300億人民幣。企業(yè)方面，中國(guó)的科技巨頭如百度、阿里巴巴、華為等都在人工智能芯片領(lǐng)域進(jìn)行了大量的投資。此外，還涌現(xiàn)出了許多專注于人工智能芯片研發(fā)的創(chuàng)業(yè)公司，如寒武紀(jì)、HorizonRobotics、Cambricon等。這些創(chuàng)業(yè)公司大多得到了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的支持，如IDG、高瓴資本、啟明創(chuàng)投等。中國(guó)的人工智能芯片市場(chǎng)投資情況非?；钴S，政府、企業(yè)和風(fēng)投機(jī)構(gòu)都在加大對(duì)人工智能芯片領(lǐng)域的投入。這也進(jìn)一步促進(jìn)了中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新。3國(guó)內(nèi)AI芯片上市公司開啟國(guó)產(chǎn)替代征程3.1海光信息：國(guó)產(chǎn)CPU+DCU龍頭海光信息主要從事高端CPU、DCU等計(jì)算芯片產(chǎn)品和系統(tǒng)產(chǎn)品服務(wù)。公司成立于2014年，總部設(shè)于天津，于2022年8月在科創(chuàng)板上市。公司核心技術(shù)儲(chǔ)備較為雄厚，已經(jīng)掌握了如高端處理器核心微結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、高端處理器SoC架構(gòu)設(shè)計(jì)、處理器安全、處理器驗(yàn)證等關(guān)鍵技術(shù)。同時(shí)，海光信息也建立了完善的高端處理器研發(fā)環(huán)境和流程，產(chǎn)品性能逐代提升，綜合競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)。海光CPU產(chǎn)品性能在國(guó)產(chǎn)CPU中較為領(lǐng)先。海光CPU系列產(chǎn)品是在x86指令集的基礎(chǔ)上建立的，性能優(yōu)異，生態(tài)成熟，安全可靠，得到了下游用戶的一致認(rèn)可，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于電信、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育、交通等重要行業(yè)。目前，海光CPU系列產(chǎn)品海光一號(hào)、海光二號(hào)、海光三號(hào)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用，海光四號(hào)、海光五號(hào)處于研發(fā)階段。公司于2020年發(fā)布的海光7285CPU擁有32核心、64線程、2.0GHz主頻，保證了運(yùn)算速度；128PCIe通道保證了帶寬，在系統(tǒng)交互方面具備優(yōu)勢(shì)；DDR4相比DDR3在提高傳輸速度的同時(shí)降低功耗。持續(xù)加大研發(fā)投入，產(chǎn)品線不斷豐富。海光信息秉承“銷售一代、驗(yàn)證一代、研發(fā)一代”的產(chǎn)品研發(fā)策略，已經(jīng)建立完善的高端處理器的研發(fā)環(huán)境和流程，產(chǎn)品性能逐代提升，功能不斷豐富。2022年，海光信息研發(fā)費(fèi)用為14.14億元，營(yíng)收占比高達(dá)27.59%。3.2寒武紀(jì)：ASIC路線先行者寒武紀(jì)成立于2016年3月，致力于打造人工智能領(lǐng)域的核心處理器芯片，讓機(jī)器更好地理解和服務(wù)人類。寒武紀(jì)聚焦云邊端一體的智能生態(tài)，進(jìn)行應(yīng)用于各類云服務(wù)器、邊緣計(jì)算設(shè)備、終端設(shè)備中人工智能核心芯片的研發(fā)、設(shè)計(jì)和銷售，為客戶提供豐富的芯片產(chǎn)品與系統(tǒng)軟件解決方案。寒武紀(jì)的主要產(chǎn)品包括終端智能處理器IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡、配套的基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件平臺(tái)等。產(chǎn)品布局全面覆蓋云端、邊緣端和終端場(chǎng)景。22年寒武紀(jì)的云端產(chǎn)品線思元290、思元370等產(chǎn)品成功導(dǎo)入了阿里云等多家頭部客戶。云端訓(xùn)練新品思元590芯片快速迭代中，該芯片浮點(diǎn)運(yùn)算能力較上一代290產(chǎn)品有較大提升，云端產(chǎn)品線有望更進(jìn)一步。在上游，寒武紀(jì)與EDA廠商、晶圓供應(yīng)商、封測(cè)廠商等保持良好的溝通與互動(dòng)，保證寒武紀(jì)能持續(xù)獲取最新的技術(shù)和最好的服務(wù)支持；在下游，寒武紀(jì)與應(yīng)用生態(tài)合作伙伴協(xié)同合作，形成一系列解決方案，更好地解決行業(yè)用戶的需求，積極實(shí)現(xiàn)新客戶的拓展。目前公司產(chǎn)品廣泛服務(wù)于知名芯片設(shè)計(jì)公司、服務(wù)器廠商和產(chǎn)業(yè)公司，輻射互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、能源、教育、金融、電信、交通、醫(yī)療等行業(yè)的智能化升級(jí)。智能芯片支撐多應(yīng)用場(chǎng)景。寒武紀(jì)面向云端、邊緣端、終端推出了三個(gè)系列不同品類的通用型智能芯片與處理器產(chǎn)品，分別為終端智能處理器IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡。3.3景嘉微：軍用為基，民用突破長(zhǎng)沙景嘉微電子股份有限公司成立于2006年4月，業(yè)務(wù)聚焦于圖形顯控，小型專用化雷達(dá)領(lǐng)域的核心模塊及系統(tǒng)級(jí)產(chǎn)品，主要從事高可靠電子產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售。圖形顯控是公司現(xiàn)有核心業(yè)務(wù)，也是傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)，小型專用化雷達(dá)和芯片是未來(lái)大力發(fā)展的業(yè)務(wù)方向。公司在軍品市場(chǎng)具有較大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。公司的軍工業(yè)務(wù)主要分為圖形顯控領(lǐng)域產(chǎn)品和小型專用化雷達(dá)領(lǐng)域產(chǎn)品。軍工行業(yè)是行業(yè)壁壘較高，先發(fā)優(yōu)勢(shì)比較明顯的行業(yè)。在圖形顯控模塊領(lǐng)域，公司依托自身強(qiáng)大的自主研發(fā)力量率先研制出使中國(guó)擺脫外商依賴的M9GPU芯片，此后又研制出基于M9、M72和M96的系列開發(fā)平臺(tái)和系列產(chǎn)品線，極大提高了自身在市場(chǎng)上的核心競(jìng)爭(zhēng)力。在GPU研發(fā)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)帶動(dòng)下，其圖形顯控模塊目前在國(guó)內(nèi)機(jī)載航電系統(tǒng)圖形顯控領(lǐng)域占據(jù)大部分市場(chǎng)份額，具有較為強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。GPU向信創(chuàng)及民用市場(chǎng)滲透，打破國(guó)外芯片的市場(chǎng)壟斷。景嘉微研制出的M9芯片驅(qū)動(dòng)程序擺脫了機(jī)載航電系統(tǒng)對(duì)外商的依賴，并且通過(guò)JM5400為代表的的圖形芯片打破國(guó)外芯片在我國(guó)軍用GPU領(lǐng)域的壟斷，實(shí)現(xiàn)巨農(nóng)GPU國(guó)產(chǎn)化。除了上述軍用領(lǐng)域的產(chǎn)品，景嘉微以JM5400研發(fā)成功為起點(diǎn)，不斷研發(fā)更為先進(jìn)且適用更為廣泛的一系列GPU芯片。民用領(lǐng)域不斷突破。子公司景美集成是國(guó)內(nèi)首家成功研制國(guó)產(chǎn)GPU芯片并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模工程應(yīng)用的企業(yè)。近期，景美JM9系列GPU與歐拉開源操作系統(tǒng)完成相互兼容性測(cè)試認(rèn)證，與浩辰CADLinux版V2023軟件完成產(chǎn)品兼容互認(rèn)證，意味著景美JM9系列GPU的國(guó)產(chǎn)適配生態(tài)版圖進(jìn)一步擴(kuò)大。截至目前，景美系列芯片已完成與飛騰、龍芯、海光、兆芯、鯤鵬、麒麟等國(guó)內(nèi)主要CPU和操作系統(tǒng)廠商的適配工作，支持昆侖、百敖等國(guó)產(chǎn)固件，與國(guó)內(nèi)眾多主流計(jì)算機(jī)整機(jī)廠商建立了合作關(guān)系。4創(chuàng)業(yè)公司紛紛入局，與多方建立合作4.1沐曦科技沐曦于2020年9月成立于上海，致力于為異構(gòu)計(jì)算提供全棧GPU芯片及解決方案，可廣泛應(yīng)用于人工智能、智慧城市、數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算、自動(dòng)駕駛、數(shù)字孿生、元宇宙等前沿領(lǐng)域，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)大的算力支撐。打造全棧GPU芯片產(chǎn)品，知識(shí)產(chǎn)權(quán)完全自主。沐曦推出MXN系列GPU（曦思）用于AI推理，MXC系列GPU（曦云）用于AI訓(xùn)練及通用計(jì)算，以及MXG系列GPU（曦彩）用于圖形渲染，滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)“高能效”和“高通用性”的算力需