一季度國內(nèi)AI芯片企業(yè)融資規(guī)模達(dá)90億元 2021AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)及市場增值空間預(yù)測

• 2021年6月22日 WuYaNan來源：互聯(lián)網(wǎng) 796 48
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2020年，國務(wù)院發(fā)布《促進(jìn)集成電路和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展若干政策》。同時，在《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中提出，要把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。一季度國內(nèi)AI芯片企業(yè)融資規(guī)模達(dá)90億元 2021AI芯片產(chǎn)

一季度國內(nèi)AI芯片企業(yè)融資規(guī)模達(dá)90億元

當(dāng)前，隨著我國由信息化向數(shù)字化、智能化跨越轉(zhuǎn)型，計算機(jī)視覺技術(shù)、語音技術(shù)、自然語言理解技術(shù)等多種人工智能技術(shù)已成為各領(lǐng)域發(fā)展的主要力量。2020年，國務(wù)院發(fā)布《促進(jìn)集成電路和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展若干政策》。同時，在《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中提出，要把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。

國內(nèi)目前AI芯片企業(yè)超過100家，北京、上海、長三角、珠三角是最為活躍的區(qū)域。從2021年1月-4月的AI芯片行業(yè)發(fā)生投融資事件的數(shù)量來看，AI芯片行業(yè)融資依然主要集中在相對成熟的企業(yè)。今年1月-4月共計投融資事件20件以上，投融資規(guī)模達(dá)89.65億元，涉及企業(yè)17家。

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。技術(shù)手段方面AI市場的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU，GPU，F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通，以及IBM等公司開發(fā)至少需要一個CPU來控制這些系統(tǒng)，但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時，就會需要各種類型的協(xié)處理器。

AI 芯片和傳統(tǒng)芯片有何區(qū)別?

性能與傳統(tǒng)芯片，比如CPU、GPU有很大的區(qū)別。在執(zhí)行AI算法時，更快、更節(jié)能。

所謂的AI芯片，一般是指針對AI算法的ASIC(專用芯片)。AI算法，在圖像識別等領(lǐng)域，常用的是CNN卷積網(wǎng)絡(luò)，語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，主要是RNN，這是兩類有區(qū)別的算法。但是，他們本質(zhì)上，都是矩陣或vector的乘法、加法，然后配合一些除法、指數(shù)等算法。

傳統(tǒng)的CPU、GPU都可以拿來執(zhí)行AI算法，但是速度慢，性能低，無法實際商用。

當(dāng)前，我國AI芯片市場發(fā)展態(tài)勢如何?

近兩年，隨著大家越來越意識到AI芯片對于算力的重要性，AI芯片這一賽道中的玩家也越來越多。人工智能技術(shù)的發(fā)展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。

值得一提的是，盡管此前該領(lǐng)域玩家眾多，作品也在不斷更新迭代，但到目前為止，完全符合描述和基準(zhǔn)測試的AI芯片寥寥無幾。而依圖科技并非芯片創(chuàng)業(yè)公司，兩年前在進(jìn)軍投入大、門檻高的芯片行業(yè)時，便選擇了高端玩家頗多的領(lǐng)域——自研云端 AI SoC，且在產(chǎn)品上正面PK英偉達(dá)(Nvidia)，頗有要挑硬骨頭下手的意思。這意味著在當(dāng)下全球人工智能進(jìn)入第三次爆發(fā)期，中國人工智能企業(yè)在一定程度上已經(jīng)與世界巨頭處于同一起跑線。傳統(tǒng)意義上，大多數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理都是在云端或基于服務(wù)器完成的。

隨著終端處理器性能的不斷提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模檢測、分類和識別等逐漸從云端轉(zhuǎn)移到終端側(cè)。這主要有三點原因。首先，AI能力的端側(cè)遷移是用戶使用場景所需的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)由云走向邊緣。IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計，未來幾年內(nèi)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)將達(dá)到總數(shù)據(jù)量的50%，這些數(shù)據(jù)由終端采集和產(chǎn)生，也需要端側(cè)AI芯片就近分析處理。其次，AI能力的端側(cè)遷移亦是提升人工智能用戶體驗的重要方式。

在端側(cè)，人工智能關(guān)鍵優(yōu)勢包括即時響應(yīng)、隱私保護(hù)增強(qiáng)、可靠性提升，此外，還能確保在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下用戶的人工智能體驗得到保障。最后，AI處理能力的端側(cè)遷移是人工智能數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的需要。

根據(jù)中研普華研究院《2021-2025年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告》顯示：

AI芯片行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析

一、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析

圖表：AI芯片行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析

數(shù)據(jù)來源：中研普華產(chǎn)業(yè)研究院

二、主要環(huán)節(jié)的增值空間

我國芯片制造能力仍然較弱，大量芯片依賴進(jìn)口，目前我國但我國芯片制造主要存在三大短板:核心原材料不能自己自足、芯片制造工藝尚弱、關(guān)鍵制造裝備依賴進(jìn)口。在未來芯片制造能力仍然有較大的增長空間。

三、與上下游行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性

AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈上游主要是芯片設(shè)計，按照商業(yè)模式，可再細(xì)分成三種：IP設(shè)計、芯片設(shè)計代工和芯片設(shè)計，大部分公司是IC設(shè)計公司。

AI芯片是人工智能的“大腦”，目前AI芯片主要類型有CPU、GPU(圖形處理器)、FPGA(現(xiàn)場可編輯門陣列)、DSP、ASIC(針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的專用芯片)和類人腦芯片幾種，ASIC有望在今后數(shù)年內(nèi)取代當(dāng)前的通用芯片成為人工智能芯片的主力。

AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈的下游主要為系統(tǒng)集成及應(yīng)用企業(yè)，比如人工智能解決方案商等。其中，最主要的熱門應(yīng)用領(lǐng)域包括自動駕駛、智能手機(jī)、機(jī)器人以及安防等領(lǐng)域。

未來五年全球AI芯片市場將保持高速增長態(tài)勢

數(shù)據(jù)中心、邊緣計算和端點設(shè)備中的應(yīng)用為AI芯片創(chuàng)造了更多的市場需求。據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，全球AI芯片市場規(guī)模在2019年達(dá)到140億美元，到2021年343億美元，預(yù)計在未來幾年內(nèi)將有顯著增長，到2025年達(dá)到711億美元，年均復(fù)合增長25.3%。

受宏觀政策環(huán)境、技術(shù)進(jìn)步與升級、人工智能應(yīng)用普及等眾多利好因素的影響，中國AI芯片市場將進(jìn)一步發(fā)展。

想了解更多AI芯片行業(yè)專業(yè)分析，請點擊中研普華研究院報告《2021-2025年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告》。

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