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人工智能芯片行業(yè)SWOT分析 工業(yè)園區(qū)等成為人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展載體

人工智能芯片行業(yè)SWOT分析

一、人工智能芯片行業(yè)優(yōu)勢(shì)分析

科教資源優(yōu)勢(shì)突出。我國(guó)共有以北京大學(xué)、清華大學(xué)等為代表的“985”、“211”平臺(tái)高校100余所。網(wǎng)絡(luò)智能實(shí)驗(yàn)室、機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室等國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室遍布各大高校,科研院所中,人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的研究體系日益完善。

社會(huì)產(chǎn)業(yè)載體初具規(guī)模。我國(guó)的經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)、工業(yè)園區(qū)等成為人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展載體,構(gòu)成產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本格局。各大省會(huì)與發(fā)展勢(shì)頭較好的城市均設(shè)立了經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū),如濟(jì)南市高新區(qū)。

產(chǎn)學(xué)合作逐步完善。近年來(lái),我國(guó)各大高校紛紛聯(lián)合企業(yè)開(kāi)展相關(guān)研究,給企業(yè)帶來(lái)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)的同時(shí),給各大院校帶來(lái)了更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。

二、人工智能芯片行業(yè)劣勢(shì)分析

核心技術(shù)受制于人。在我國(guó),中低層次的人工智能產(chǎn)業(yè)有一定的應(yīng)用,比如在大數(shù)據(jù)管理和云計(jì)算技術(shù)、聲紋識(shí)別、人臉識(shí)別、機(jī)器翻譯和語(yǔ)義理解、智能家居等領(lǐng)域,但是到中高層次的智能技術(shù),比如虛擬現(xiàn)實(shí)、深度學(xué)習(xí)、仿真技術(shù)、智能機(jī)器人等還比較欠缺,我國(guó)關(guān)鍵領(lǐng)域原始創(chuàng)新和協(xié)同創(chuàng)新能力急需提升,一些核心技術(shù)、產(chǎn)品和裝備嚴(yán)重依賴進(jìn)口,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向、把握產(chǎn)業(yè)發(fā)展主導(dǎo)權(quán)的能力不強(qiáng)。

三、人工智能芯片行業(yè)機(jī)會(huì)分析

近幾年國(guó)家對(duì)人工智能和人工智能芯片產(chǎn)業(yè)給予了戰(zhàn)略層面的關(guān)注,從2014年發(fā)布《國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要》將IC產(chǎn)業(yè)視為國(guó)家戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性行業(yè)發(fā)展,包括《中國(guó)制造2025》,《互聯(lián)網(wǎng)+指導(dǎo)意見(jiàn)》、《十三五”規(guī)劃》等多份國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略文件中都特別提出了人工智能芯片、類腦計(jì)算的發(fā)展方向。其中,《中國(guó)制造2025》提出2020年中國(guó)芯片自給率要達(dá)到40%,2025年要達(dá)到50%;2017年7月發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》更要求人工智能核心產(chǎn)業(yè)到2030年達(dá)到1萬(wàn)億,帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)10萬(wàn)億。政策對(duì)IC產(chǎn)業(yè)提出高要求的同時(shí)也表明了國(guó)家的重視度,人工智能和芯片行業(yè)同時(shí)作為國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略的,AI芯片產(chǎn)業(yè)有望引領(lǐng)中國(guó)“芯”大步向前。

四、人工智能芯片行業(yè)威脅分析

目前,我國(guó)的人工智能芯片行業(yè)發(fā)展尚處于起步階段。很多專利技術(shù)需要進(jìn)口,外資企業(yè)也大肆占領(lǐng)我們?nèi)斯ぶ悄苄酒袠I(yè)市場(chǎng),說(shuō)挑戰(zhàn)其實(shí)過(guò)輕,比如中興被美國(guó)制裁,直接面臨分崩離析的情況。因此,如果無(wú)法打破外資企業(yè)的壟斷,我國(guó)人工智能芯片面臨的將是滅頂之災(zāi)。

人工智能芯片行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局分析

一、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)格局

對(duì)于AI芯片的應(yīng)用主要可分成三大類。第一類是Data Center(Cloud)中用于training和inference的專用芯片或者FPGA。第二類是需要較強(qiáng)智能的終端芯片(面向手機(jī),安防監(jiān)控,無(wú)人機(jī),機(jī)器人,自動(dòng)/輔助駕駛,VR/AR等),可以叫“泛手機(jī)終端芯片”。第三,是智能需求較低的終端芯片(穿戴,玩具,智能家居等等),叫做“弱智能終端芯片”。

在云端(Cloud Data Center)方面,從競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)來(lái)說(shuō), 通用芯片GPU的生產(chǎn)廠家NVIDIA一家獨(dú)大,利潤(rùn)空間很大,且存在較多問(wèn)題,比如對(duì)圖像、連續(xù)視頻和語(yǔ)音的檢測(cè)和識(shí)別,實(shí)時(shí)翻譯等,這類應(yīng)用除了需要強(qiáng)大的處理能力外,還有較高的實(shí)時(shí)性和能效要求,通用的GPU在inference時(shí)通常難以勝任,而專用AI芯片的效率則會(huì)高很多。目前初創(chuàng)公司在AI專用芯片大多處于起步階段,尚未對(duì)GPU形成有效競(jìng)爭(zhēng),也正因此市場(chǎng)空間廣闊。另外相對(duì)于server端 CPU(已經(jīng)有海光和華芯通在做)的復(fù)雜度和生態(tài)環(huán)境,AI專用芯片在技術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用滲透方面都要簡(jiǎn)單不少,同時(shí)有國(guó)家層面的政策和資金支持,可以確定,在不缺少資本投入的情況下,該領(lǐng)域的初創(chuàng)公司極可能做大做強(qiáng),成為新的科技巨頭。

泛手機(jī)終端AI芯片是目前產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)最激烈的戰(zhàn)場(chǎng)。手機(jī)芯片大廠(高通,MTK,海思,展訊,蘋(píng)果,三星)在手機(jī)端進(jìn)行大規(guī)模AI應(yīng)用實(shí)踐的同時(shí)還在不斷把自己的技術(shù)能力推廣到無(wú)人機(jī),機(jī)器人,安防監(jiān)控,自動(dòng)駕駛,VR/AR等領(lǐng)域。以IP授權(quán)的方式進(jìn)入終端市場(chǎng)也不被看好,第一,從技術(shù)能力來(lái)講,上述大公司都有實(shí)力(多年做通信基帶和多媒體的經(jīng)驗(yàn))設(shè)計(jì)復(fù)雜的加速器或者專用處理器;第二,傳統(tǒng)的IP廠商,比如CEVA,Synopsys,Cadence和Vericilicon也都盯著AI這個(gè)機(jī)會(huì)。最近這些公司也都頻繁發(fā)布支持AI應(yīng)用的DSP芯片和硬件加速器產(chǎn)品。

第三類弱智能終端芯片實(shí)際上可以和第二類芯片一起叫做邊緣計(jì)算芯片。這里加以區(qū)別是因?yàn)檫@類芯片對(duì)功耗、成本甚至尺寸的約束更大,主要應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng),可穿戴應(yīng)用和智能家居領(lǐng)域。這類芯片的硬件平臺(tái)的處理能力非常有限,但是應(yīng)用豐富多樣,差異化明顯,結(jié)合各類終端傳感器,會(huì)產(chǎn)生五花八門(mén)的需求。相對(duì)泛手機(jī)芯片而言,這類芯片的資金投入門(mén)檻不高,隨著Nvidia開(kāi)源DLA,配合開(kāi)源的RSIC-V CPU,門(mén)檻將進(jìn)一步降低,成功與否的關(guān)鍵在于芯片的spec定義是否合理,能不能在市場(chǎng)出現(xiàn)的時(shí)候及時(shí)拿出芯片。相信未來(lái)可以看到不少初創(chuàng)公司在這個(gè)領(lǐng)域成長(zhǎng)壯大。

二、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局

CPU桌面和服務(wù)器市場(chǎng)由英特爾壟斷、AMD其次,移動(dòng)市場(chǎng)以采用ARM架構(gòu)的高通、蘋(píng)果、三星、華為、聯(lián)發(fā)科等眾多公司為主;GPU桌面和服務(wù)器市場(chǎng)主要由英偉達(dá)、AMD瓜分,移動(dòng)市場(chǎng)以高通、蘋(píng)果、聯(lián)發(fā)科等眾多公司為主。

FPGA的全球市場(chǎng)規(guī)模在2017年為59.6億美元,預(yù)計(jì)到2023年達(dá)到98.0億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率8.6%,主要供應(yīng)商為賽靈思(Xilinx)、英特爾、Achronix Semiconductor、Atmel、賽普拉斯(Cypress Semiconductor),及Lattice、德州儀器(TI)和高森美(Microsemi)等。

三、品牌競(jìng)爭(zhēng)格局

根據(jù)芯片技術(shù)結(jié)構(gòu)分類來(lái)看,各個(gè)種類的人工智能芯片領(lǐng)域幾乎都能看到國(guó)外半導(dǎo)體巨頭的影子,反觀國(guó)內(nèi)的人工智能芯片企業(yè),由于它們大部分是新創(chuàng)公司,所以在人工智能芯片領(lǐng)域的滲透率較低,這些企業(yè)主要聚集在ASIC和類腦,如寒武紀(jì)主打ASIC芯片,而近幾年興起的類腦芯片領(lǐng)域,西井科技有所涉足。

而從應(yīng)用領(lǐng)域分類來(lái)看,英偉達(dá)一家獨(dú)大全球云端訓(xùn)練芯片市場(chǎng),TPU很難撼動(dòng)英偉達(dá)GPU的壟斷地位,目前英偉達(dá)的GPU+CUDA計(jì)算平臺(tái)是最成熟的AI訓(xùn)練方案,除此之外還有第三方異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)OpenCL+AMD GPU以及云計(jì)算服務(wù)商自研加速芯片這兩種方案,全球各芯片廠商基于不同方案,都推出了針對(duì)于云端訓(xùn)練的人工智能芯片。

反觀在全球云端推斷芯片競(jìng)爭(zhēng)格局方面,云端推斷芯片百家爭(zhēng)鳴,各有千秋。相比訓(xùn)練芯片,推斷芯片考慮的因素更加綜合:?jiǎn)挝还乃懔Αr(shí)延、成本等。初期推斷也采用GPU進(jìn)行加速,但由于應(yīng)用場(chǎng)景的特殊性,依據(jù)具體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化會(huì)帶來(lái)更高的效率,F(xiàn)PGA/ASIC 的表現(xiàn)可能更突出。

除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等傳統(tǒng)芯片大廠涉足云端推斷芯片以外,Wave computing、Groq等初創(chuàng)公司也加入競(jìng)爭(zhēng)。中國(guó)公司里,寒武紀(jì)、比特大陸同樣積極布局云端芯片業(yè)務(wù)。

《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(xiě),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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