中國人工智能芯片市場發(fā)展趨勢預測 社會大眾對人工智能技術的期望很高

• 李芬珍子 2023年9月11日 來源：中研網 1051 67
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中國人工智能芯片市場發(fā)展趨勢預測

一、人工智能芯片行業(yè)發(fā)展趨勢

1、技術發(fā)展趨勢分析

在AI芯片領域，目前還沒有出現一款CPU類的通用AI芯片，人工智能想要像移動支付那樣深入人心，改變社會，可能還差一個"殺手"級別的應用。無論是圖像識別、語音識別、機器翻譯、安防監(jiān)控、交通規(guī)劃、自動駕駛、智能陪伴、智慧物聯(lián)網等，AI涵蓋了人們生產生活的方方面面，然而距離AI應用落地和大規(guī)模商業(yè)化還有很長的路要走。而對于芯片從業(yè)者來講，當務之急是研究芯片架構問題。軟件是實現智能的核心，芯片是支撐智能的基礎。當前AI芯片發(fā)展，短期內以異構計算為主來加速各類應用算法的落地;中期要發(fā)展自重構、自學習、自適應的芯片來支持算法的演進和類人的自然智能;長期則朝通用AI芯片的方向發(fā)展。

2、產品發(fā)展趨勢分析

通用AI計算

AI的通用性實際包括2個層級：第一個層級是可以處理任意問題;第二個層級是同一時間處理任意問題。第一層級的目標是讓AI的算法可以通過不同的設計、數據和訓練方法來處理不同的問題。例如，利用現在流行的深度學習方法訓練AI下棋、圖像識別、語音識別、行為識別、運動導航等。但是，不同的任務使用不同的數據集來獨立訓練，模型一旦訓練完成，只適用于這種任務，而不能用于處理其他任務。所以，可以說這種AI的算法和訓練方法是通用的，而它訓練出來用于執(zhí)行某個任務的模型是不通用的。第二層級的目標是讓訓練出來的模型可以同時處理多種任務，就像人一樣可以既會下棋，又會翻譯，還會駕駛汽車和做飯。這個目標更加困難，目前還沒有哪一個算法可以如此全能。

通用AI芯片

通用AI芯片就是能夠支持和加速通用AI計算的芯片。關于通用AI的研究希望通過一個通用的數學模型，能夠最大限度概括智能的本質。目前比較主流的看法是系統(tǒng)能夠具有通用效用最大化能力：即系統(tǒng)擁有通用歸納能力，能夠逼近任意可逼近的模式，并能利用所識別到的模式取得一個效用函數的最大化效益。這是很學術化的語言，如果通俗地說，就是讓系統(tǒng)通過學習和訓練，能夠準確高效地處理任意智能主體能夠處理的任務。通用AI的難點主要有2個：通用性，包括算法和架構;實現復雜程度。當前，摩爾定律的逐漸失效和馮·諾伊曼架構的瓶頸這2個巨大的技術挑戰(zhàn)也是通用AI芯片需要考慮的問題。想要解決這2個問題僅通過芯片的設計理念和架構創(chuàng)新是行不通的，還需要取決于更先進的制程工藝、新型半導體材料、新型存儲器件以及人類對于自身大腦更進一步的認知。

3、產品應用趨勢分析

未來人工智能隨著各項技術的不斷進步，也將要不斷面對越來越多的挑戰(zhàn)，包括觀念上的挑戰(zhàn)。現實生活中，社會大眾對人工智能技術的期望往往很高，但人工智能技術進步不僅受限于軟件、硬件技術的制約，也受人類對自身理解與了解程度的制約，因此未來人工智能技術將在現有制約被不斷解決、新的制約又不斷形成的過程中，始終保持螺旋式發(fā)展進步的趨勢。比如語音識別技術，20世紀90年代，當IBM推出VIAVOICE時，很多人高呼語音識別時代到來了，但當大多數人親自使用時，卻發(fā)現自己的識別率還是不夠高，語音識別應用自此進入到長達十幾年的低迷期;近年來，語音識別技術得益于機器學習與大數據，又有了突飛猛進般的進步，現在隨便一個人只要能夠講普通話，計算機對其個人提供的數量足夠多的語音數據進行針對性訓練，并對其講話內容進行語言模型的定制訓練，這個人的語音識別就可以達到99%的識別正確率。但對獨立一個人能夠做到的，并不意味著無數大眾使用就都能達到這樣的水平，不要說對8K語音的識別，從如今各家語音識別廠商對外公開宣布的16K語音平均識別率達到95%來看，距離大于99%的識別率還有很長的路要走。語音識別技術確實在進步，但要達到99%這一平均水平可能需要一年，也有可能又是一個十年，沒有人能夠輕松預言，準確判斷。不僅是語音識別，OCR、人臉識別、語義理解、機器翻譯等人工智能技術在實際應用中都會面臨識別率、準確率的挑戰(zhàn)。因此，無論是企業(yè)還是社會應用大眾，都應有更加包容的心態(tài)，共同為人工智能產業(yè)的發(fā)展營造一個良好的發(fā)展環(huán)境。

二、人工智能芯片行業(yè)應用趨勢預測

中國當前本土芯片公司的產品分布了人工智能的整個市場段。在數據中心/云端訓練和推理芯片部分，以Baidu、Alibaba、華為、Cambricon、BitMain和ThinkForce等為代表，但除了Bitmain的推理芯片，其他的芯片都還在研發(fā)中。考慮到TAB+華為強大的研發(fā)能力和全球化的資源配置，相信他們最終將會在數據中心/云端推理芯片方面獲取一定的地位。而在設備端的推理芯片部分，創(chuàng)業(yè)芯片公司較為集中，其性能和功耗都和海外同類產品可以匹配，但預期該市場段未來競爭將較為激烈，并最終處于領先地位。

當前的人工智能正處于產業(yè)化的早期階段，所有的國家都站在了同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度的關注，完成了一系列政策層面的頂層設計。而擁有大量的數據并對數據主權的管理以及應用場景的本土化，也必將進一步助力中國本地芯片公司的崛起。而作為扎根中國的外資企業(yè)們，也應積極投身中國的人工智能發(fā)展大潮之中，在技術、市場和人才等方面和本土公司開展共贏合作，共同助力中國人工智能產業(yè)的發(fā)展和壯大。

《2022-2027年中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析及投資風險預測報告》由中研普華人工智能芯片行業(yè)分析專家領銜撰寫，主要分析了人工智能芯片行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現狀與投資前景，同時對人工智能芯片行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的人工智能芯片行業(yè)數據分析，幫助客戶評估人工智能芯片行業(yè)投資價值。

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