2020年全球及中國云端芯片市場(chǎng)規(guī)模分析預(yù)測(cè)圖

1、2020年全球及中國云端芯片市場(chǎng)規(guī)模分析預(yù)測(cè)圖 當(dāng)前AI芯片設(shè)計(jì)方案眾多，廣義上所有面向人工智能應(yīng)用的芯片都可被稱為AI芯片。AI運(yùn)算以”深度學(xué)習(xí)”為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，系統(tǒng)需能高效處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本、視頻、圖像、語音等)，所以硬件需有高效運(yùn)算能力。執(zhí)行人工智能任務(wù)的AI芯片主要可分成四種架構(gòu)，若依人工智能系統(tǒng)開發(fā)的角度說，可再區(qū)分成兩種類別，第一類為CPU和GPU，稱作軟件配合硬件;第二類為FPGA和ASIC，稱作硬件配合軟件。 根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景可分為服務(wù)器端(云端)芯片和終端(邊緣端)芯片。在深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段，由于數(shù)據(jù)量及運(yùn)算量極度龐大，單一處理器無法獨(dú)立完成一個(gè)模型的訓(xùn)練過程，所以

2、負(fù)責(zé)AI算法的芯片采用的是高性能計(jì)算技術(shù)，一面要支持盡可能多的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以保證算法的正確率和泛化能力，另一方面也必須支持浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，同時(shí)為了能提升性能還必須支持陣列式結(jié)構(gòu)，執(zhí)行加速運(yùn)算。在推斷階段，由于訓(xùn)練出來的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仍非常復(fù)雜，推斷過程仍屬計(jì)算密集型和存儲(chǔ)密集型，可選擇部署在服務(wù)器端。 HYPERLINK /research/201909/781859.html 人工智能與區(qū)塊鏈的發(fā)展帶來特殊應(yīng)用芯片高速成長，人工智能芯片的發(fā)展路徑經(jīng)歷了從通用走向?qū)Ｓ?，智研咨詢發(fā)布的2020-2026年中國人工智能芯片行業(yè)市場(chǎng)前景規(guī)劃及銷售渠道分析報(bào)告顯示：2016年全球人工智能芯片市場(chǎng)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到

3、24億美元，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到146億美元，增長迅猛，發(fā)展空間巨大。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)預(yù)測(cè)上，可從中金公司分析數(shù)據(jù)作觀察，2017年整體AI芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到62.7億美元，其中云端訓(xùn)練AI芯片20.2億美元，云端推理芯片3.4億美元，邊緣計(jì)算AI芯片39.1億美元;到2022年，整體AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)達(dá)到596.2億美元，CAGR57%，其中云端訓(xùn)練AI芯片172.1億美元，CAGR53.5%，云端推斷芯片71.9億美元，CAGR 84.1%，邊緣計(jì)算AI芯片352.2億美元，CAGR55.2%。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 芯片是人工智能領(lǐng)域不可或缺的成分國務(wù)院在2015

4、年7月提出以”互聯(lián)網(wǎng)+”為核心的產(chǎn)業(yè)橫向連接升級(jí)指導(dǎo)意見，接著在2016年4月發(fā)布機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃中，人工智能逐漸成為政策發(fā)展的核心項(xiàng)目，2017年7月提出的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃分別制定2020年、2025年、2030年三階段的戰(zhàn)略目標(biāo)，其中第一階段的促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)，將重點(diǎn)扶持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，冀望AI芯片量產(chǎn)且規(guī)?；瘧?yīng)用。 隨著AI使用的廣泛使用，帶動(dòng)AI芯片常常的蓬勃發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，2019年-2021年，中國AI芯片市場(chǎng)規(guī)模為124億元193.7億元305.7億元，分別同比增長53.6%56.21%57.82%，年復(fù)合增長率為57.01%。

5、 其中云端芯片市場(chǎng)份額最大，接近50%，市場(chǎng)規(guī)模從2019年的61.4億元增長至2020年139.4億元數(shù)據(jù)來源：公開資料整理數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 GPU提供了多個(gè)并行計(jì)算的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，并且核心數(shù)較多，可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算；擁有更高的訪存速度；第三，GPU擁有更高的浮點(diǎn)運(yùn)算能力。因此，GPU是AI“訓(xùn)練”階段較為適合的芯片。GPU在AI時(shí)代的云端訓(xùn)練芯片中占據(jù)較大的份額，達(dá)到64.%。雖然后期由于FPGA以及ASIC技術(shù)的突破，GPU的市場(chǎng)份額有所下降，但是仍然是云端訓(xùn)練市場(chǎng)份額最大的芯片，2019年-2021年年復(fù)合增長率達(dá)到40%。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理數(shù)據(jù)來源：公開資料整理數(shù)據(jù)來源

6、：公開資料整理 從目前的技術(shù)看，F(xiàn)PGA由于量產(chǎn)成本高，并且設(shè)置需要FPGA硬件姿勢(shì)，編程和配置較高；ASIC由于開發(fā)周期較長，開發(fā)難度，GPU在云端推理階段仍然是較為合適的芯片，但是有GPU也存在功耗高，量產(chǎn)成本高等問題，所以GPU在云端推理階段的市場(chǎng)份額并沒有明天優(yōu)勢(shì)，約為41.84%，年復(fù)合增長率為56.5%。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理數(shù)據(jù)來源：公開資料整理數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 隨著人工智能應(yīng)用的推進(jìn)，人工智能生態(tài)不斷完善，在終端設(shè)備上將會(huì)出現(xiàn)越來越多的越來越多的AI應(yīng)用，對(duì)推斷計(jì)算的需求會(huì)越來越多，終端推斷芯片的需求也會(huì)隨之增加。未來，隨著終端細(xì)分場(chǎng)景的落地，終端推斷芯片將呈現(xiàn)出專業(yè)化發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)由于終端對(duì)于性能、功耗、成本都更為敏感，這也使得相比GPU、FPGA更為專