芯片原子鐘具有廣泛應(yīng)用空間 AI芯片市場規(guī)模進一步擴大

• 吳亞楠 2023年8月12日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 273 10
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國內(nèi)首條萬臺芯片原子鐘生產(chǎn)線設(shè)計產(chǎn)能為每年3萬臺，其落成投產(chǎn)填補了國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)空白，打破了此前國內(nèi)在這一領(lǐng)域長期依賴進口的局面。

國內(nèi)首條芯片原子鐘生產(chǎn)線投產(chǎn)

國內(nèi)首條萬臺芯片原子鐘生產(chǎn)線近日在天津高新區(qū)落成投產(chǎn)。生產(chǎn)線設(shè)計產(chǎn)能為每年3萬臺，其落成投產(chǎn)填補了國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)空白，打破了此前國內(nèi)在這一領(lǐng)域長期依賴進口的局面。

芯片原子鐘具有廣泛應(yīng)用空間

芯片原子鐘具有授時精準度高、功耗低、體積小等特點，適用于衛(wèi)星導(dǎo)航授時、通信同步、水下探測等應(yīng)用領(lǐng)域，具有廣泛應(yīng)用空間。芯片原子鐘的生產(chǎn)對廠房空間、震動條件、配套設(shè)施等軟硬件環(huán)境要求很高，這條生產(chǎn)線的投產(chǎn)意味著我國在芯片原子鐘領(lǐng)域可自主實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，將有效解決我國在這一領(lǐng)域的迫切需求，也將進一步推動國內(nèi)通信、導(dǎo)航、時頻領(lǐng)域發(fā)展。

未來將加快芯片原子鐘產(chǎn)品迭代升級，不斷推出更優(yōu)、更強、更先進的產(chǎn)品，躋身國際前列。

根據(jù)中研普華研究院撰寫的《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預(yù)測報告》顯示：

AI芯片行業(yè)發(fā)展分析

中國市場呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢。計算能力是計算機的核心能力，這也是中美兩國在超級計算機領(lǐng)域競爭多年的原因之一。根據(jù)市場規(guī)模分析，隨著越來越多企業(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。

在AI芯片領(lǐng)域，國外芯片巨頭占據(jù)了大部分市場份額。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。無論是在人才聚集、公司合并等方面，都具有領(lǐng)先優(yōu)勢。特別是美國的巨頭企業(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AI芯片產(chǎn)業(yè)起步較晚，技術(shù)上與世界先進水平也還存在著較大的差距。國內(nèi)AI芯片市場也較為分散，集中度低。隨著數(shù)字經(jīng)濟的興起，人工智能已經(jīng)深入滲透到各個行業(yè)，特別是在互聯(lián)網(wǎng)等科技公司中更為普及。這些公司對于計算機軟件技術(shù)和存儲設(shè)備的要求極高，因此對于底層技術(shù)的布局和提升更為重視，尤其是在人工智能芯片領(lǐng)域。

國內(nèi)各科技巨頭都在這個領(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。

AI芯片的維度。以部署位置(云端、終端)和承擔任務(wù)(訓練、推理)為橫縱坐標，可以清晰的劃分出AI芯片的市場領(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，在深度學習的訓練階段需要極大的數(shù)據(jù)量和大運算量，單一處理器無法獨立完成，因此訓練環(huán)節(jié)只能在云端實現(xiàn)。

云AI芯片的特點是性能強大、能夠同時支持大量運算、并且能夠靈活地支持圖片、語音、視頻等不同AI應(yīng)用。基于云AI芯片的技術(shù)，能夠讓各種智能設(shè)備和云端服務(wù)器進行快速的連接，并且連接能夠保持最大的穩(wěn)定。終端即手機、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芯片的特點是體積小、耗電少，而且性能不需要特別強大，通常只需要支持一兩種AI能力。

根據(jù)承擔任務(wù)的不同，AI芯片可以分成：訓練芯片、推理芯片。

訓練芯片主要用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即用大量標記過的數(shù)據(jù)來“訓練”相應(yīng)的系統(tǒng)，使之可以適應(yīng)特定的功能。訓練需要極高的計算性能，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習任務(wù)。對于訓練芯片來說，更注重絕對的計算能力;推理芯片主要用于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行推理預(yù)測，指利用訓練好的模型，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)模型進行運算，利用新的輸入數(shù)據(jù)來一次性獲得正確結(jié)論的過程。推斷芯片更注重綜合指標，需要全面考慮單位能耗算力、時延、成本等等。以部署位置(云端、終端)和承擔任務(wù)(訓練、推理)為橫縱坐標，可以清晰的劃分出AI芯片的市場領(lǐng)域。

AI芯片市場規(guī)模進一步擴大

隨著AI、ChatGPT等大模型場景的發(fā)展，未來我國超算/智算中心的占比有望進一步提升： 智能計算中心：服務(wù)于人工智能的數(shù)據(jù)計算中心，包括人工智能、機器學習、深度學習等需求，以 GPU 等AI 訓練芯片為主，為AI計算提供更大的計算規(guī)模和更快的計算速度，以提升單位時間單位能耗下的運算能力及質(zhì)量為核心訴求。

AI芯片廣泛應(yīng)用于云計算、數(shù)據(jù)中心、邊緣計算、消費電子、智能制造、智能駕駛、智能金融及智能教育等領(lǐng)域。近年來，我國的AI芯片行業(yè)備受關(guān)注，不斷涌現(xiàn)出新的生產(chǎn)設(shè)計商，市場規(guī)模也不斷擴大。

據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2021年我國AI芯片市場規(guī)模達到427億元，同比增長124%。預(yù)計到2023年，市場規(guī)模將進一步擴大至1206億元。

AI芯片行業(yè)報告對中國AI芯片行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業(yè)的政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境及技術(shù)環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機遇及挑戰(zhàn)。還重點分析了重點企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀及發(fā)展格局，并對未來幾年行業(yè)的發(fā)展趨向進行了專業(yè)的預(yù)判。

本報告同時揭示了AI芯片市場潛在需求與潛在機會，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當?shù)耐顿Y時機和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據(jù)，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

未來，AI芯片行業(yè)發(fā)展前景如何?想了解關(guān)于更多行業(yè)專業(yè)分析，請點擊《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預(yù)測報告》。

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  2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預(yù)測報告

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