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产业调查

国内AI芯片市场规模或达1740亿元,待解决问题多

时间:2022-04-11 14:37 浏览:1005 来源:亿欧智库
摘要:2020年以来,芯片短缺开始成为掣肘全球科技发展的主要问题之一,直到2022年,“缺芯”状况依然不见好转。

  2020年以来,芯片短缺开始成为掣肘全球科技发展的主要问题之一,直到2022年,“缺芯”状况依然不见好转。


  与此同时,芯片逐渐成为市场中极易触及敏感神经的词汇,资本更是对芯片制造商们寄予厚望。这一点,从投资者对于AI芯片制造商英伟达财报表现的反应中可见一斑。


  2月16日,英伟达公布了该公司截至1月30日的2022财年四季度财报。财报显示,英伟达四季度营收再创新高,同比增长53%至76.4亿美元,高于分析师74亿美元的平均预期;在非GAAP会计准则下,该公司净利润为33.50亿美元,同比增长71%;摊薄后每股收益为1.32美元,高于分析师预期的1.22美元;调整后的毛利率为67.0%,略低于分析师预期的67.1%。


  然而值得注意的是,英伟达四季度营收和盈利均高于预期,营收创新高,但是其盘后股价一度大跌5%。彼时有分析称,这是因为市场对英伟达财报期望值过高,当没有大幅度超预期,可能反而让投资者失落,股价下跌。


  不过这也从侧面反映了AI芯片在全球资本市场中的重要性,且值得注意的是,其中,中国市场备受瞩目。根据亿欧智库,截止2022年1月,2021年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起,总金额约300亿元。


  专利检索公司QUESTEL发布的《芯片行业专利分析及专利组合质量评估》报告指出:中国近10年芯片专利增长惊人,已成为芯片专利申请第一大国。AI芯片正是国内企业发展的绝佳机会。


  根据亿欧智库《2022中国人工智能芯片行业研究报告》,人工智能整体市场已从2020年的疫情影响中恢复,同时,随着技术的成熟以及数智化转型升级,内在需求增加,中国人工智能核心产业市场规模将持续平稳增长,预计2025年将达到约4000亿元。


  此外,随着大算力中心的增加以及终端应用的逐步落地,中国AI芯片需求也持续上涨。类脑等新型芯片预计最早于2023年进入量产,因此2024年及2025年或有较大增长,预计市场规模将于2025年达到1740亿元。

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(图源:亿欧智库)


  亿欧智库认为,除了市场需求以外,国内的政策支持也是人工智能芯片发展的主要驱动力之一。


  芯片产业是信息产业的核心部件与基石,近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展,发布一系列产业支持政策,为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境,促进行业的发展。


  比如2021年,《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出,“十四五”期间,我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域,从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。

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  (图源:亿欧智库)


  然而值得注意的是,即使市场需求和政策已经为我国AI芯片产业奠定了良好基础,但当前,我国在偏向于设备端的AI芯片开发领域,以及类脑芯片领域都有所建树,但在FPGA、GPU领域依然缺乏有竞争力的原创产品,大多数只是基于FPGA/GPU做二次开发。这主要与我国在芯片领域一直缺乏关键核心自主技术有关。


  根据亿欧智库,在芯片设计制造领域,中国仍缺乏设计软件,先进制程及设备与世界领先水平之间仍有差距,该领域部分产品及装备仍十分依赖进口。

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  成立于2016年的AI芯片企业寒武纪,专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新,是目前国际上少数全面掌握通用型智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一。寒武纪CEO陈天石曾坦言,未来,该公司将直面来自国外芯片巨头的压力。


  目前,英特尔、英伟达、AMD、ARM在软件生态布局以及市场占有率上占有绝对优势。比如英伟达,第三方数据分析机构Gartner的数据显示,英伟达拥有AI芯片市场约四分之三的份额。此外,英伟达在AI训练芯片领域一家独大,短期内其他公司很难撼动其主导地位。


  亿欧智库认为,未来,中国人工智能芯片行业挑战与机遇并存:


  技术上,由于基础理论、关键设备等仍落后于国际一流水平,瓶颈较难突破,因此芯片制造环节仍有所差距,但垂直行业应用的芯片设计及相关企业的数量上,中国仍占据较为优势的地位;


  在算法上,除了创新计算范式的研发,“数据孤岛”问题也将在政策的指导下得到解决,为AI算法提供更大量、更准确的数据集进行学习与训练;


  应用上,消费电子、自动驾驶、智慧安防、机器人等仍是较为主流的应用方向,政策指导使产业获得更好的联动性,同时,人工智能逐步横向往媒体、医疗、教育等行业渗透与拓展。


  总体来看,人工智能芯片的发展仍需基础科学积累和沉淀,因此,产学研融合不失为一种有效的途径。


  亿欧智库表示,充分利用企业、高校、科研机构等多种不同的教育环境与教育资源,将理论知识传授与产业工程实践、科研实践相结合,培养并积累人工智能领域优质人才,维持中国人工智能及芯片行业的可持续发展。


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