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人工智能芯片行業(yè)投資特性分析 全球人工智能產(chǎn)業(yè)還處在高速變化發(fā)展中

人工智能芯片行業(yè)投資特性分析

一、人工智能芯片行業(yè)壁壘分析

目前全球人工智能產(chǎn)業(yè)還處在高速變化發(fā)展中,廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊的市場(chǎng)前景,快速迭代的算法推動(dòng)人工智能技術(shù)快速走向商用,AI芯片是算法實(shí)現(xiàn)的硬件基礎(chǔ),也是未來(lái)人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn),但由于目前的AI算法往往都各具優(yōu)劣,只有給它們?cè)O(shè)定一個(gè)合適的場(chǎng)景才能最好地發(fā)揮其作用,因此,確定應(yīng)用領(lǐng)域就成為發(fā)展AI芯片的重要前提。但遺憾的是,當(dāng)前尚不存在適應(yīng)多種應(yīng)用的通用算法,人工智能的“殺手”級(jí)應(yīng)用還未出現(xiàn),已經(jīng)存在的一些應(yīng)用對(duì)于消費(fèi)者的日常生活來(lái)說(shuō)也非剛需,因此哪家芯片公司能夠抓住市場(chǎng)痛點(diǎn),最先實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地,就可以在人工智能芯片的賽道上取得較大優(yōu)勢(shì)。

架構(gòu)創(chuàng)新是AI芯片面臨的一個(gè)不可回避的課題。需要回答一個(gè)重要問(wèn)題:是否會(huì)出現(xiàn)像通用CPU那樣獨(dú)立存在的AI處理器?如果存在的話(huà),它的架構(gòu)是怎樣的?如果不存在,目前以滿(mǎn)足特定應(yīng)用為主要目標(biāo)的AI芯片就一定只能以IP核的方式存在,最終被各種各樣的SoC(system-on-a-chip)所集成。這無(wú)疑帶來(lái)了新的問(wèn)題,芯片的體積和功耗是必須要考慮的重要因素,傳統(tǒng)芯片公司在SoC的設(shè)計(jì)優(yōu)化和工程實(shí)現(xiàn)上無(wú)疑比以算法起家的初創(chuàng)AI芯片公司更具經(jīng)驗(yàn)。

從芯片發(fā)展的大趨勢(shì)來(lái)看,現(xiàn)在還是AI芯片的初級(jí)階段。無(wú)論是科研還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用都有巨大的創(chuàng)新空間。從確定算法、應(yīng)用場(chǎng)景的AI加速芯片向具備更高靈活性、適應(yīng)性的通用智能芯片發(fā)展是技術(shù)發(fā)展的必然方向。未來(lái) 2 年之內(nèi) AI 芯片產(chǎn)業(yè)將持續(xù)火熱,公司扎堆進(jìn)入,但是到了2020年前后,則將會(huì)出現(xiàn)一批出局者,行業(yè)洗牌開(kāi)始,最終的成功與否則將取決于各家公司技術(shù)路徑的選擇和產(chǎn)品落地的速度。

二、人工智能芯片行業(yè)盈利因素分析

傳統(tǒng)芯片時(shí)代奉行一種說(shuō)法:生態(tài)遠(yuǎn)比技術(shù)更重要。芯片是底層硬件,在此之上,還需要有適配的操作系統(tǒng)、軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境、算法,再到應(yīng)用軟件。只有整個(gè)生態(tài)鏈條成熟,芯片才能真正發(fā)揮價(jià)值。但在AI時(shí)代,情況不一樣了。傳統(tǒng)的芯片公司、軟件算法公司涇渭分明,這種模式已經(jīng)不適應(yīng)AI時(shí)代。未來(lái),人工智能芯片公司必須要有“芯片加算法”,提供完整解決方案的能力。

芯片不僅是一個(gè)技術(shù)密集、資本密集、人才密集的高門(mén)檻行業(yè),同樣也是產(chǎn)業(yè)鏈很長(zhǎng)的行業(yè)。在這條很長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈里,僅芯片公司,也有著不同的盈利模式。比如英特爾和AMD,用戶(hù)可以直接購(gòu)買(mǎi)其芯片,高通則為手機(jī)廠商提供芯片,英特爾、AMD和高通取得的成績(jī)也證明了這一商業(yè)模式的成功。除了賣(mài)芯片,IP授權(quán)的模式也成就了一些芯片公司,典型的例子就是Arm,Arm靠提供芯片的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)家,憑借著與英特爾的差異化競(jìng)爭(zhēng),Arm架構(gòu)的芯片如今已經(jīng)搭載在了大部分的移動(dòng)智能設(shè)備中。還有如今AI芯片領(lǐng)域的代表英偉達(dá),英偉達(dá)最早也出售芯片,后來(lái)慢慢轉(zhuǎn)變?yōu)橘u(mài)GPU卡。

三、人工智能芯片行業(yè)盈利模式分析

到了AI時(shí)代,不同的AI芯片公司也在用不同的商業(yè)模式探索AI芯片的落地。人工智能IP公司典型的就是AI獨(dú)角獸公司寒武紀(jì),并且寒武紀(jì)IP落地已經(jīng)有成功案例,其IP搭載在麒麟970和麒麟980的SoC中。不過(guò),在AI時(shí)代的AI芯片公司似乎更傾向于提供AI加速卡以及相關(guān)的服務(wù)。例如華為強(qiáng)調(diào),華為昇騰910和310芯片將不會(huì)對(duì)外單獨(dú)銷(xiāo)售,而是以AI加速卡、加速模塊、服務(wù)器和一體機(jī)等模式對(duì)外銷(xiāo)售。另外,比特大陸、云天勵(lì)飛等擁有AI芯片的公司也都更傾向于提供模塊化的方案。

AI芯片相較于傳統(tǒng)芯片的特點(diǎn)是多了算法,這意味著AI芯片這樣軟硬結(jié)合的產(chǎn)品,單獨(dú)出售芯片可能無(wú)法工作,而AI算法也是一個(gè)稀缺資源,所以將算法和芯片捆綁作為一體化的方案也就成了許多公司的想法。

人工智能芯片行業(yè)發(fā)展的影響因素

一、有利因素

近幾年,AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)始向移動(dòng)設(shè)備轉(zhuǎn)移,比如汽車(chē)上的自動(dòng)駕駛、手機(jī)上的人臉識(shí)別等。產(chǎn)業(yè)的需求促成了技術(shù)的進(jìn)步,而AI芯片作為產(chǎn)業(yè)的根基,必須達(dá)到更強(qiáng)的性能、更高的效率、更小的體積,才能完成AI技術(shù)從云端到終端的轉(zhuǎn)移。

目前,AI芯片的研發(fā)方向主要分兩種:一是基于傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)和ASIC(專(zhuān)用集成電路)芯片,二是模仿人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的類(lèi)腦芯片。其中FPGA和ASIC芯片不管是研發(fā)還是應(yīng)用,都已經(jīng)形成一定規(guī)模;而類(lèi)腦芯片雖然還處于研發(fā)初期,但具備很大潛力,可能在未來(lái)成為行業(yè)內(nèi)的主流。

二、不利因素

目前主流 AI芯片的核心主要是利用 MAC(Multiplier and Accumulation,乘加計(jì)算)加速陣列來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì) CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))中最主要的卷積運(yùn)算的加速。這一代 AI 芯片主要有如下 3個(gè)方面的問(wèn)題。

(1)深度學(xué)習(xí)計(jì)算所需數(shù)據(jù)量巨大,造成內(nèi)存帶寬成為整個(gè)系統(tǒng)的瓶頸,即所謂的“memory wall”問(wèn)題。

(2)與第一個(gè)問(wèn)題相關(guān),內(nèi)存大量訪問(wèn)和MAC陣列的大量運(yùn)算,造成AI芯片整體功耗的增加。

(3)深度學(xué)習(xí)對(duì)算力要求很高,要提升算力,最好的方法是做硬件加速,但是同時(shí)深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展也是日新月異,新的算法可能在已經(jīng)固化的硬件加速器上無(wú)法得到很好的支持,即性能和靈活度之間的平衡問(wèn)題。

放眼未來(lái),GPU、TPU等適合并行運(yùn)算的處理器成為支撐人工智能運(yùn)算的主力器件,既存在競(jìng)爭(zhēng)又長(zhǎng)期共存,一定程度可相互配合;FPGA有望在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)承擔(dān)較多角色,在云端主要作為有效補(bǔ)充存在。

《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(zhuān)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(zhuān)業(yè)的人工智能芯片行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶(hù)評(píng)估人工智能芯片行業(yè)投資價(jià)值。

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