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今年上半年,以AIGC、ChatGPT为代表的人工智能概念持续走热,人工智能、大数据等新技术也在机器人领域融合应用,机器人的智能化水平不断提升。 今年上半年,以AIGC、ChatGPT为代表的人工智能概念持续走热,人工智能、大数据等新技术也在机器人领域融合应用,机器人的智能化水平不断提升。 人工智能的基础层是数据和算力,随着AI 进入“大模型”时代,训练数据不断增长、算法复杂度不断提高,国
今年上半年,以AIGC、ChatGPT为代表的人工智能概念持续走热,人工智能、大数据等新技术也在机器人领域融合应用,机器人的智能化水平不断提升。
今年上半年,以AIGC、ChatGPT为代表的人工智能概念持续走热,人工智能、大数据等新技术也在机器人领域融合应用,机器人的智能化水平不断提升。
人工智能的基础层是数据和算力,随着AI 进入“大模型”时代,训练数据不断增长、算法复杂度不断提高,国内人工智能厂商对算力的需求陡升。AI芯片作为大模型及AI应用落地的算力基础,重要性日益凸显。
AI芯片即人工智能芯片,也被称为AI加速器或计算卡,是专门针对人工智能领域设计的芯片,其架构和指令集针对人工智能领域中的各类算法和应用作了专门优化,可高效支持视觉、语音、自然语言处理和传统机器学习等智能处理任务。
AI芯片主要包括三类:经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片,例如GPU;侧重加速机器学习(尤其是神经网络、深度学习)算法的芯片,这也是目前AI芯片中最多的形式;受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。AI技术的落地需要来自多个层面的支持,贯穿了应用、算法机理、芯片、工具链、器件、工艺和材料等技术层级。各个层级环环紧扣形成AI的技术链,而AI芯片本身处于整个链条的中部,向上为应用和算法提供高效支持,向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。
AI 芯片广泛应用于云 计算、数据中心、边缘计算、消费电子、智能制造、智能驾驶、智能金融及智能 教育等领域。
人工智能芯片具有两个突出特点:一是算法与芯片的高度契合,面向终端和云端不同需求提升计算能力;二是专门面向细分应用场景的智能芯片,如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。当前的人工智能正处于产业化的早期阶段,所有的国家都站在了同一条起跑线上。而中国政府从上至下给予了人工智能高度的关注,完成了一系列政策层面的顶层设计。而拥有大量的数据并对数据主权的管理以及应用场景的本土化,也必将进一步助力中国本地芯片公司的崛起。而作为扎根中国的外资企业们,也应积极投身中国的人工智能发展大潮之中,在技术、市场和人才等方面和本土公司开展共赢合作,共同助力中国人工智能产业的发展和壮大。
据中研普华产业院研究报告《2023-2028年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》分析
在AI芯片领域,国外芯片巨头占据了大部分市场份额。全球范围内主要布局人工智能芯片的厂商有Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google等。
在当前面临国外厂商垄断压力的情况下,国内互联网厂商与AI芯片创业厂商积极入局。
整体来看,“无芯片不AI”,以AI芯片为载体实现的算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,发展更注重超速运算能力的AI芯片成为推动人工智能产业爆发的关键核心要素之一,其快速发展对人工智能技术的进步和行业应用起到了决定性的作用。在人工智能新一波浪潮爆发背景下,AI芯片有望迎来广阔市场空间。
目前国内人工智能芯片市场呈现出百花齐放的态势。AI芯片的应用领域广泛分布在金融证券、商品推荐、安防、消费机器人、智能驾驶、智能家居等众多领域,催生了大量的人工智能创业企业,如地平线、深鉴科技、寒武纪、云知声、云天励飞等。在政策大力支持下,国内人工智能芯片市场发展迅猛。
AI芯片是AI服务器算力的核心组成,随着AI算力规模的快速增长将催生更大的AI芯片需求。根据行行查数据,预计2022年中国人工智能芯片市场规模为850 亿元,2023年中国人工智能芯片市场规模将达到1039 亿元,2025 年中国人工智能芯片市场规模将达到1780亿元。
随着深度学习和人工智能的部署扩大,AI芯片需求提升,预期未来10年市场规模扩大至现有的10倍以上。
人工智能芯片行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手,分析人工智能芯片未来的政策走向和监管体制的发展趋势,挖掘人工智能芯片行业的市场潜力,基于重点细分市场领域的深度研究,提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘,清晰发展方向。
欲了解更多关于人工智能芯片行业的市场数据及未来行业投资前景,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2023-2028年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》。

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