我国人工智能芯片发展现状及竞争格局

我国人工智能芯片发展现状及竞争格局一、人工智能芯片概况目前适合深度学习的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三种不同的技术路线。其中GPU主要处理图像领域的运算加速，是最先被引入深度学习的类型，技术相对成熟；FPGA适用于多指令和数据流的分析，具有可编程的特点，性能出众但技术壁垒较高；ASIC由于可定制、低成本的特点，是未来终端应用的趋势。发达国家坐拥技术的先发优势和工业的领先，1970年前芯片生产的核心技术一直掌握在美国等国家手里，随着美日关系的改善，芯片产能和技术逐渐向日本转移，催生出松下、东芝、NEC等优质的企业。1990年后日本迫于美国的压力和经济的衰退，在韩国外交的周旋下，芯片产能逐渐从美日转移向韩国和台湾。2010年后我国发展迅速，芯片消耗逐渐增加，开始扶持芯片生产相关企业，芯片产能逐渐向中国转移。1950s晶体管与集成电路出现，芯片技术开始萌芽，1971年英特尔开发出第一个商用处理器，处理芯片的出现，摩尔定律不断被验证。2006年开始神经网络学习被验证，GPU可应用与人工智能，随后人工智能芯片领域开启，AI芯片技术高速发展。二、人工智能芯片发展现状伴随5G技术普及，移动宽带的增强、海量机器类的通信提升、超高可靠低时延以及边缘计算能力的提升也逐渐落地。同时人工智能得益于5G的技术便利，可以全方位提升算法、算力和获取及处理数据的能力，其应用场景也逐步扩张至消费电子、汽车电子、视频处理、边缘计算及智能制造等下游领域，发展前景广阔。2019年全球人工智能芯片市场规模为110亿美元，市场逐渐饱和，市场规模增速逐渐放缓。预计2024年的全球人工智能市场规模为630亿美元。随着芯片产能逐渐向我国转移，我国人工智能芯片市场飞速发展，2019年我国人工智能芯片市场规模为122亿元，预计2024年我国人工智能芯片市场规模达到785亿元，呈现高速发展态势。人工智能技术的快速发展，推动我国人工智能与电子终端和垂直行业的加速融合，广泛应用于智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等领域。从我国人工智能行业企业分布来看，AI+领域企业占比为40%，智能机器人领域企业占比为27%，大数据领域企业占比为18%，智能驾驶领域企业占比为8%，无人机领域企业占比为7%，我国人工智能应用主要为AI+行业。三、芯片制造工艺的发展现状我国芯片行业起步较慢，台积电在2011年芯片制造工艺达到28nm，同年英特尔芯片制造工艺达到22nm，到2020年台积电芯片制造工艺达到5nm，英特尔达到10nm+，三星达到7nm，我国中芯国际7nm生产线在试产阶段。四、我国人工智能相关政策随着人工智能的高速发展，我国相继出台了一系列人工智能相关政策，推动我国人工智能行业发展。2018年《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》详细规划了人工智能未来三年重点发展方向和目标。五、人工智能芯片行业未来发展趋势1、数字经济成为行业增长新动能数字经济正在成为全球经济增长的新动能，为抢占数字经济制高点，中国加速推进5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设。数字经济时代的到来将催生大量高端芯片、专用芯片的需求，驱动国产芯片行业创新发展。受益于存量需求替代以及增量需求释放，芯片行业将迎来新一轮的高速增长阶段。2、AI芯片架构由通用向专用发展，存算一体AI芯片是未来趋势新型基数设施的完善，推动了人工智能技术在消费领域以及工业生产领域的应用，落地场景趋向细分化、垂直化。下游应用驱动AI芯片由通用架构向专用架构变革，急剧增长的数据量对