人工智能领域在2023年大火，也将热度烧到了芯片行业。在海外，英伟达等国际头部芯片厂商伴随需求预期的大涨，正收获越来越多资本青睐。美股13日交易日英伟达股价涨超2%，14日开盘大涨3%，过去一个月股价更是飙升超过25%。在国内，近期对人工智能芯片领域的关注度也进一步提升，寒武纪、富瀚微、中科曙光、龙芯中科等上市企业均曾出现单日股价大涨的情况。面对未来行业需求“翻番式”上涨的态势，芯片产业有望能从人工智能热潮中受益，但该领域中国企业实力整体不足，在“资本热浪猛吹”之际要注重自身“造血”能力，以及对抗政治压力的冲击。
国际大厂都想分一杯羹
芯片是人工智能的硬件基石，不同种类的芯片为人工智能模型的训练提供了海量算力。在技术架构层面，人工智能芯片可以分为 GPU（图形处理器）等多型芯片，同时CPU（中央处理器）也可用以执行通用人工智能计算。
人工智能芯片是当前各国激烈的人工智能产业比拼中具有战略地位的一个环节，也是近两年投向人工智能众多资金最为关注的领域之一。近年来，欧美人工智能芯片行业逆势增长，仅2021年全球风险投资机构就发起170笔以上的人工智能芯片类投资交易，风险投资额接近100亿美元，是2020年的3倍还多。 国际研究机构Gartner发布的数据显示，2020年人工智能芯片市场规模为220亿美元，预计在2023年将扩大到553亿美元；预计2026年将进一步增长至861亿美元。
自2012年以来，全球头部人工智能模型训练算力需求每隔3至4个月就会翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍。有分析指出，人工智能等尖端计算领域对计算性能的要求极高，随着今年以来人工智能产业掀起浪潮，整体芯片产业有望能从中受益。
目前微软和谷歌都计划升级搜索引擎系统，这将大幅增加计算需求。就谷歌而言，集成新功能后每次搜索查询将需要超过51万台高端服务器，共包含410多万枚图形处理器，涉及巨大的新增资本开支。全球许多芯片厂商都有望从尖端计算需求热潮中分一杯羹。
中国人工智能芯片企业不断涌现
在人工智能芯片领域，英伟达、英特尔、AMD、谷歌、IBM和高通等美国企业主导着全球市场。而过去几年中，中国国内也涌现了一批发展良好的人工智能芯片企业。
电子技术领域知名媒体集团ASPENCORE去年发布的《中国IC设计100家排行榜》显示，国内人工智能芯片公司排名前十企业分别为地平线、寒武纪、燧原科技、瀚博半导体、云天励飞、亿智电子、鲲云科技、芯驰半导体、爱芯元智、九天睿芯。而在由其他机构发布的同类名单中，海思、平头哥、昆仑芯等企业也榜上有名。于2020年7月上市的寒武纪被称为国内“人工智能芯片第一股”，该公司主要产品为云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡等。
华为旗下的海思半导体在人工智能芯片领域也已投入多年，先后推出昇腾310和昇腾910两款人工智能芯片。2019年发布时，华为曾表示昇腾910采用自研的达芬奇架构，是当时全球算力最强、训练速度最快的人工智能芯片。
在四大类人工智能芯片及系统级智能芯片领域，国内的发展进度不一。适用于更多垂直行业的终端应用芯片，如自动驾驶、智能安防、机器人等专用芯片发展较快。超过80%中国人工智能产业链企业也集中在应用层。
以神经网络计算模型为基础，借助中国近期新能源汽车领域的全面爆发，中国在自动驾驶人工智能芯片研发领域正在快速进步，地平线征程5等产品已被国内新能源汽车广泛搭载。
“两条腿走路”对抗风险
尽管发展迅速且在部分细分领域成绩突出，但业内人士普遍坦言，国内厂商与英伟达等头部企业还存在明显差距。有专家在接受媒体采访时形容称，“国产GPU、AI加速芯片目前缺少高端产品，能力相对单一。和英伟达相比，相当于是单项运动员和全能选手。前者可能能够在某一个方面的性能超过英伟达，但从通用性来说，还达不到英伟达的性能。”
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。挑战在于，技术方面受限于基础理论、关键设备等未能达到国际一流水平，瓶颈较难突破，因此芯片制造环节仍有所差距。机遇在于，在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；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。
近年来国内人工智能芯片创业“热浪猛吹”，创业公司上百家，吸引了资本市场的高度关注，时常传出千万级、亿级的融资热讯。然而，很多进入者没有厘清芯片创业的逻辑，设计能力与市场开拓应该“两条腿走路”，如果自身“造血”能力无法发展起来，很难过“产业冬天”。
芯片的研发具备长周期、高投入、高风险的特征。根据寒武纪此前披露的2022年年度业绩预亏公告，2022年公司营业收入同比略有增长，但归母净利润预计亏损10.35亿-12.65亿元，同比扩大19.11%-45.58%。公司为保证产品竞争力持续提升及吸引行业人才，持续加大研发投入，预计2022年的研发费用为14.04亿至17.16亿元，将同比增长23.62%-51.09%。
值得警惕的是，美国及其盟友对中国的打压也为中国人工智能芯片乃至人工智能产业的发展增添挑战。陈佳表示，芯片产业链政治化影响正在加深，将导致全球科技资源在人工智能芯片产业链方面加剧对抗。
美国在2022年以来进一步加强对中国芯片领域的限制，目标之一就是阻碍中国人工智能产业的发展。例如英伟达的A100芯片和H100芯片均为人工智能训练的最先进产品，但已于去年8月禁止向中国出口。国内一家AI初创公司的创始人表示，相关限制让高性能芯片的需求高企，并提升可用芯片的价格，从而降低企业利润、阻碍企业获得客户。
