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文档简介

AI芯片国产化疾行全产业链业绩爆发可期大算力是支撑人工智能内容生成快速发展演进的前提，GPU的市场应用空间不断提升，拥有自主知识产权的国产通用GPU可以支持大规模通用计算和生成式AI的相关应用，并面向数据中心、高性能计算、汽车等领域持续扩展。对于芯片设计公司来说，研发的持续高投入是维持产品竞争力的关键，部分芯片公司的毛利率升高，随着收入的增长，管理费用占营业收入的比例降低，利润空间显现。当下中国智算市场蓬勃兴起，国产替代推动芯片厂商的GPU相关订单高速增长，三季报业绩遇喜较为普遍。比如，海光信息DCU业务充分受益于GPU的国产替代浪潮。财通证券指出，海光信息毛利率与存货周转天数双增，存货大幅增长或为未来收入高速增长的信号。端侧SoC芯片的计算单元通常包括CPU、GPU、NPU、VPU和DSP等加速单元，在不同的应用场景下，需要这些计算单元实现协同计算和数据共享，对于SoC的整体系统架构提出了新的挑战；另外还需要在系统设计上匹配多通道、大容量以及高带宽的存储资源和系统总线，才足以支撑不断增长的计算性能和更优秀的运行表现。恒玄科技自主研发了BECO嵌入式AI协处理器及对应指令集，与主CPU核心配合工作，更好的完成基于神经网络AI算法的各种音频处理，同时保持更低的功耗水准。全集成音频DSP能够在更低的主频下处理各种音频制式的编解码，提高芯片能效。晶晨股份基于新一代ARMV9架构和自主研发边缘AI能力的6nm商用芯片流片成功，已经获得了首批商用订单。端侧AI和大模型的市场需求迅速增长，对端侧硬件的处理器在高性能计算、异构算力协同和功耗管理等方面提出了更高的要求和新的挑战。从算法层面看，Transformer神经网络结构已逐渐成主流，众多大模型算法正向端侧算力迁移并落地，这要求从算法和算力架构的结合出发，实现产品成本和系统能效之间的平衡。不同应用场景对软件和AI算法的要求各异，虽然在边缘侧增加AI推理功能已经技术可行，但还需要定制化的芯片才能实现具有AI增强性能的处理器。当前，中小企业和初创公司更多专注于应用软件和AI算法方面，大中型企业则更注重边缘计算的生态建设，围绕国产通用计算平台，海光信息对业务应用的上下游解决方案进行优化，截至8月，该公司通过联合

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