智能算力发展带动智能芯片市场扩大 GPU处于绝对地位进口依赖度较高

2024-05-23 09:27

手机浏览

一、智能算力行业迅速发展带动智能芯片市场持续扩大

智能芯片即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。近年来，我国智能算力行业迅速发展，智能算力规模逐年上升，2022 年达259.9每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），预计2027年达到1117.4EFLOPS。2023年H1我国训练工作负载的服务器占比达到49.4%，预计全年的占比将达到58.7%。随着训练模型的完善与成熟，模型和应用产品逐步投入生产，推理端的人工智能服务器占比将随之攀升。

数据来源：观研天下数据中心整理

智能芯片需求有望持续增加。2022年我国智能芯片市场规模达1206亿元，较上年同比增长41.9%；预计2027年我国我国智能芯片市场规模超2500亿元，较上年同比增长12.6%。

数据来源：观研天下数据中心整理

二、GPU在智能芯片市场中处于绝对地位

根据观研报告网发布的《中国智能芯片行业发展趋势分析与未来前景研究报告（2024-2031年）》显示，智能芯片主要分为两类：一类是以GPU、CPU为主的传统芯片，一类是专门针对人工智能领域的人工智能芯片。在人工智能数十年的发展历程中，传统芯片曾长期为其提供底层计算能力。这些传统芯片包括CPU、GPU等，它们在设计之初并非面向人工智能领域，但可通过灵活通用的指令集或可重构的硬件单元覆盖人工智能程序底层所需的基本运算操作，从功能上可以满足人工智能应用的需求，但在芯片架构、性能、能效等方面并不能适应人工智能技术与应用的快速发展。而智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通用型智能芯片与专用型智能芯片两种类型。

智能芯片分类

芯片类型		处理芯片类型与代际	技术原理	优劣	市场需求	市场渗透率
传统芯片	GPU	（1）云端主流产品为 AMD 和Nvidia 产品，主流工艺为 7/12/16nm （2）边缘端或终端主流产品为 SoC集成的 GPUIP，主流厂商包括ARM、Imagination 等	（1）GPU 的基本原理为：通过简化控制单元并集成大规模的并行运算单元，实现对图形渲染等并行任务的良好支持（2）具体对于智能训练和推理应用，通过 GPU 的向量等指令组合出训练或推理需要的运算操作，从而实现对智能算法的支持	峰值运算性能高，但整体能耗较高；在云端具备成熟的应用开发生态，但在终端生态尚不成熟	图形渲染、科学计算市场需求大且稳定；人工智能领域受通用型智能芯片挑战	多用于服务器与数据中心，是目前渗透率最高且最主流的芯片类型;终端应用较少
智能芯片	通用型智能芯片	（1）云边端通用型智能芯片处于应用推广期，主要厂商和产品为寒武纪（思元 100/270/220）、华为海思（Ascend310/910）、Google （TPUV1/V2/V3、TPUEDGE）等（2）终端通用型多集成于手机 SoC等芯片中，已实现大规模应用，主要厂商和产品为华为海思（麒麟970/980/990）等	（1）通过对各类智能应用和算法的计算和访存特点进行抽取和抽象，定义出一套适用于智能算法且相对灵活的指令集和处理器架构，从而广泛支持多样化的人工智能算法和应用（2）智能芯片的指令通常与人工智能算法中的关键运算操作相匹配（3）在具体的训练和推理应用中，对于关键运算操作，智能芯片指令可直接支持，从而实现高效的训练和推理	性能、功耗比较传统芯片优势明显，可适应各种场景和规模的人工智能计算需求	AI 市场需求潜力大，未来将成为该市场主流产品	云边d 端和消费类电子终端开始广泛应用，渗透率逐渐提升
智能芯片	专用型智能芯片（ASIC）	（1）云边端通用型智能芯片处于应用推广期，主要厂商和产品为寒武纪（思元 100/270/220）、华为海思（Ascend310/910）、Google （TPUV1/V2/V3、TPUEDGE）等（2）终端通用型多集成于手机 SoC等芯片中，已实现大规模应用，主要厂商和产品为华为海思（麒麟970/980/990）等	针对面向特定的、具体的、相对单一的人工智能应用专门设计的芯片，具体实现方法为在架构层面对特定智能算法作硬化支持，多用于推理任务	成本较低，软件栈相对简单，设计和生产周期短；通用性较差	应用细分市场需求大且分散，成本敏感	常用于在低功耗、成本敏感的终端上支撑特定的智能应用，在云边端等场景渗透率较低

资料来源：观研天下整理

其中，GPU具备并行计算能力和浮点运算能力，适合深度学习等人工智能应用，在智能芯片市场中处于绝对地位，占比超8成。

数据来源：观研天下数据中心整理

三、智能芯片市场主要被英伟达所占据，进口依赖度较高

智能芯片市场主要被英伟达所占据，根据数据，2022年我国智能芯片出货量为109万张，英伟达占比85%。当前国内AI芯片高度依赖进口，随着国家对智能芯片行业发展的重视度提高，相关政策持续出台，以华为为代表的国产智能芯片厂商将迎来增长机遇。

数据来源：观研天下数据中心整理

我国智能芯片行业相关政策

时间	政策	发布部门	主要内容
2022年	《关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》	国务院	瞄准传感器、量子信息、网络通信、集成电路、关键软件、大数据、人工智能、区块链、新材料等战略性前瞻性领域，发挥我国社会主义制度优势、新型举国体制优势、超大规模市场优势，提高数字技术基础研发能力。
2022年	《“十四五”国民健康规划》	国务院	推广应用人工智能芯片、大数据、第五代移动通信(5G)、区块链、物联网等新兴信息技术，实现智能医疗服务、个人健康实时监测与评估、疾病预警、慢病筛查等。
2021年	《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》	全国人大	“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将着重构建开源算法平台、并在学习推理与决策、图像图形等重点领域进行创新，聚焦高端芯片等关键领域。
2020年	《国家新一代人工智能标准体系建设指南》	国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等五部门	明确到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。
2020年	《关于推动服务外包加快转型升级的指导意见》	商务部等8部门	提出将企业开展云计算、基础软件、集成电路设计、区块链等信息技术研发和应用纳入国家科技计划(专项、基金等)支持范围。