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中國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展概況 芯片行業(yè)有兩個(gè)重要特點(diǎn)

人工智能行業(yè)發(fā)展概況

一、人工智能行業(yè)概述

AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡,即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。業(yè)界關(guān)于AI芯片的定義仍然缺乏一套嚴(yán)格和公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)。比較寬泛的看法是,面向人工智能應(yīng)用的芯片都可以稱為AI芯片。由于需求的多樣性,很難有任何單一的設(shè)計(jì)和方法能夠很好地適用于各類情況。因此,涌現(xiàn)出多種專門針對(duì)人工智能應(yīng)用的新穎設(shè)計(jì)和方法,覆蓋了從半導(dǎo)體材料、器件、電路到體系結(jié)構(gòu)的各個(gè)層次。

AI芯片主要包括三類:

1、經(jīng)過(guò)軟硬件優(yōu)化可以高效支持AI應(yīng)用的通用芯片,例如GPU;

2、側(cè)重加速機(jī)器學(xué)習(xí)(尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí))算法的芯片,這也是目前AI芯片中最多的形式;

3、受生物腦啟發(fā)設(shè)計(jì)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片。

AI技術(shù)的落地需要來(lái)自多個(gè)層面的支持,貫穿了應(yīng)用、算法機(jī)理、芯片、工具鏈、器件、工藝和材料等技術(shù)層級(jí)。各個(gè)層級(jí)環(huán)環(huán)緊扣形成AI的技術(shù)鏈,而AI芯片本身處于整個(gè)鏈條的中部,向上為應(yīng)用和算法提供高效支持,向下對(duì)器件和電路、工藝和材料提出需求。

二、人工智能的發(fā)展歷程

第一階段(2006年以前):在這一階段,尚未出現(xiàn)突破性的人工智能算法,且能夠獲取的數(shù)據(jù)也較為有限,傳統(tǒng)通用CPU已經(jīng)能夠完全滿足當(dāng)時(shí)的計(jì)算需要,學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界均對(duì)人工智能芯片沒(méi)有特殊需求,因此,人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一直較為緩慢。

第二階段(2006—2010年):在這一階段,游戲、高清視頻等行業(yè)快速發(fā)展,同時(shí)也助推了GPU產(chǎn)品的迭代升級(jí)。2006年,GPU廠商英偉達(dá)發(fā)布了統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA),第一次讓GPU具備了可編程性,讓GPU的核心流式處理器既具有處理像素、頂點(diǎn)、圖形等渲染能力,又同時(shí)具備通用的單精度浮點(diǎn)處理能力,即令GPU既能做游戲和渲染,也能做并行度很高的通用計(jì)算,英偉達(dá)稱之為GPCPU。統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)推出后,GPU編程更加易用便捷,研究人員發(fā)現(xiàn),GPU所具有的并行計(jì)算特性比通用CPU的計(jì)算效率更高,更加適用于深度學(xué)習(xí)等人工智能先進(jìn)算法所需的“暴力計(jì)算”場(chǎng)景。在GPU的助力下,人工智能算法的運(yùn)算效率可以提高幾十倍,由此,研究人員開始大規(guī)模使用GPU開展人工智能領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。

第三階段(2010—2015年):2010年之后,以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等為代表的新一代信息技術(shù)高速發(fā)展并逐漸開始普及,云端采用“CPU+GPU”混合計(jì)算模式使得研究人員開展人工智能所需的大規(guī)模計(jì)算更加便捷高效,進(jìn)一步推動(dòng)了人工智能算法的演進(jìn)和人工智能芯片的廣泛使用,同時(shí)也促進(jìn)了各種類型的人工智能芯片的研究與應(yīng)用。

第四階段(2016年至今):2016年,采用TPU架構(gòu)的谷歌旗下Deep Mind公司研發(fā)的人工智能系統(tǒng)阿爾法圍棋(Alpha Go)擊敗了世界冠軍韓國(guó)棋手李世石,使得以深度學(xué)習(xí)為核心的人工智能技術(shù)得到了全球范圍內(nèi)的極大關(guān)注。此后,業(yè)界對(duì)于人工智能算力的要求越來(lái)越高,而GPU價(jià)格昂貴、功耗高的缺點(diǎn)也使其在場(chǎng)景各異的應(yīng)用環(huán)境中受到諸多限制,因此,研究人員開始研發(fā)專門針對(duì)人工智能算法進(jìn)行優(yōu)化的定制化芯片。大量人工智能芯片領(lǐng)域的初創(chuàng)公司在這一階段涌現(xiàn),傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭也迅速入局該領(lǐng)域爭(zhēng)奪市場(chǎng),專用人工智能芯片呈現(xiàn)出百花齊放的格局,在應(yīng)用領(lǐng)域、計(jì)算能力、能耗比等方面都有了極大的提升。

三、行業(yè)特性及在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位

在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后,中國(guó)正成為一個(gè)重要的數(shù)據(jù)大國(guó),而推動(dòng)人工智能發(fā)展的最重要的因素之一就是數(shù)據(jù)。中國(guó)政府正通過(guò)《中國(guó)制造2025》、數(shù)字中國(guó)等政策推動(dòng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)的信息化智能化升級(jí)轉(zhuǎn)型,這為人工智能的發(fā)展提供了很多實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景。因此在這一次人工智能的大潮中,中國(guó)正站在一個(gè)非常有利的地位。

現(xiàn)階段來(lái)看,國(guó)產(chǎn)芯片的成功應(yīng)用大多在消費(fèi)類領(lǐng)域,能夠?qū)崿F(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代的芯片,大部分集中在電源,邏輯,存儲(chǔ),MCU,半導(dǎo)體分立器件等中低端產(chǎn)品;而在對(duì)穩(wěn)定性和可靠性要求很高的通信、工業(yè)、醫(yī)療以及軍事的大批量應(yīng)用中,國(guó)產(chǎn)芯片則幾乎難覓蹤影。一些技術(shù)含量很高的關(guān)鍵器件:如高速光通信接口、大規(guī)模FPGA、高速高精度ADC/DAC等領(lǐng)域仍然完全依賴美國(guó)供應(yīng)商。雖然,國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體上市公司受到資金追捧,反映了市場(chǎng)投資者對(duì)于實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代的憧憬,但仍需從芯片行業(yè)的特點(diǎn)出發(fā)去冷靜思考。

芯片行業(yè)有兩個(gè)重要特點(diǎn)——試錯(cuò)成本高、排錯(cuò)難度大。不算架構(gòu)設(shè)計(jì),整個(gè)芯片設(shè)計(jì)過(guò)程從電路設(shè)計(jì)開始,到投片,最少需要半年時(shí)間;投片送到工廠加工生產(chǎn),一般需要2個(gè)月到3個(gè)月。而且一次投片的費(fèi)用至少數(shù)十萬(wàn)元,先進(jìn)工藝甚至高達(dá)一千萬(wàn)到幾千萬(wàn)。如此高的試錯(cuò)和時(shí)間成本對(duì)一次成功率的要求極高,因此相關(guān)人員不得不把流程拖長(zhǎng),進(jìn)行反復(fù)驗(yàn)證。在這一過(guò)程中,需要多個(gè)工種密切配合,團(tuán)隊(duì)中一個(gè)人出錯(cuò),3個(gè)月后回來(lái)的芯片可能就是一塊石頭。修改一輪后,有需要花費(fèi)3個(gè)月重來(lái)一次。

上述兩個(gè)特點(diǎn)決定了芯片行業(yè)必然需要長(zhǎng)期持續(xù)投入,才有可能出成果,想依靠短期一次性投入取得成功幾乎就是不可能完成的任務(wù)。中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)依然受資本熱捧,陸續(xù)涌入但相對(duì)分散的資本已經(jīng)漸漸偏離了主航道。集成電路產(chǎn)業(yè)大多環(huán)節(jié)需要十年以上的積累方顯成效,涌入的資金并不能在短期內(nèi)全面提升行業(yè)的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,相反,越來(lái)越多的企業(yè)開始感受到資本“過(guò)熱”帶來(lái)的煎熬。

《2022-2027年中國(guó)人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析及投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)報(bào)告》由中研普華人工智能芯片行業(yè)分析專家領(lǐng)銜撰寫,主要分析了人工智能芯片行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時(shí)對(duì)人工智能芯片行業(yè)的未來(lái)發(fā)展做出科學(xué)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)和專業(yè)的人工智能芯片行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶評(píng)估人工智能芯片行業(yè)投資價(jià)值。

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