一、人工智能芯片概况
目前适合深度学习的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三种不同的技术路线。其中GPU主要处理图像领域的运算加速，是最先被引入深度学习的类型，技术相对成熟；FPGA适用于多指令和数据流的分析，具有可编程的特点，性能出众但技术壁垒较高；ASIC由于可定制、低成本的特点，是未来终端应用的趋势。
人工智能芯片分类及特点
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发达国家坐拥技术的先发优势和工业的领先，1970年前芯片生产的核心技术一直掌握在美国等国家手里，随着美日关系的改善，芯片产能和技术逐渐向日本转移，催生出松下、东芝、NEC等优质的企业。1990年后日本迫于美国的压力和经济的衰退，在韩国外交的周旋下，芯片产能逐渐从美日转移向韩国和台湾。2010年后我国发展迅速，芯片消耗逐渐增加，开始扶持芯片生产相关企业，芯片产能逐渐向中国转移。
全球芯片产能转移历程
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1950s晶体管与集成电路出现，芯片技术开始萌芽，1971年英特尔开发出第一个商用处理器，处理芯片的出现，摩尔定律不断被验证。2006年开始神经网络学习被验证，GPU可应用与人工智能，随后人工智能芯片领域开启，AI芯片技术高速发展。
人工智能芯片发展历程
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二、人工智能芯片发展现状
伴随5G技术普及，移动宽带的增强、海量机器类的通信提升、超高可靠低时延以及边缘计算能力的提升也逐渐落地。同时人工智能得益于5G的技术便利，可以全方位提升算法、算力和获取及处理数据的能力，其应用场景也逐步扩张至消费电子、汽车电子、视频处理、边缘计算及智能制造等下游领域，发展前景广阔。2019年全球人工智能芯片市场规模为110亿美元，市场逐渐饱和，市场规模增速逐渐放缓。预计2024年的全球人工智能市场规模为630亿美元。
2018-2024年全球人工智能芯片市场规模及增速统计情况
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随着芯片产能逐渐向我国转移，我国人工智能芯片市场飞速发展，2019年我国人工智能芯片市场规模为122亿元，预计2024年我国人工智能芯片市场规模达到785亿元，呈现高速发展态势。
2019-2024年我国人工智能芯片市场规模及增速统计情况
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人工智能技术的快速发展，推动我国人工智能与电子终端和垂直行业的加速融合，广泛应用于智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等领域。从我国人工智能行业企业分布来看，AI+领域企业占比为40%，智能机器人领域企业占比为27%，大数据领域企业占比为18%，智能驾驶领域企业占比为8%，无人机领域企业占比为7%，我国人工智能应用主要为AI+行业。
我国人工智能行业企业分布情况
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相关报告：华经产业研究院发布的《2021-2026年中国人工智能芯片市场深度分析及投资战略咨询报告》
三、芯片制造工艺的发展现状
我国芯片行业起步较慢，台积电在2011年芯片制造工艺达到28nm，同年英特尔芯片制造工艺达到22nm，到2020年台积电芯片制造工艺达到5nm，英特尔达到10nm+，三星达到7nm，我国中芯国际7nm生产线在试产阶段。
芯片重点制造企业制造工艺演进情况
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四、我国人工智能相关政策
随着人工智能的高速发展，我国相继出台了一系列人工智能相关政策，推动我国人工智能行业发展。2018年《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》详细规划了人工智能未来三年重点发展方向和目标。
我国人工智能相关政策统计
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五、人工智能芯片行业未来发展趋势
1、数字经济成为行业增长新动能
数字经济正在成为全球经济增长的新动能，为抢占数字经济制高点，中国加速推进5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设。数字经济时代的到来将催生大量高端芯片、专用芯片的需求，驱动国产芯片行业创新发展。受益于存量需求替代以及增量需求释放，芯片行业将迎来新一轮的高速增长阶段。
2、AI芯片架构由通用向专用发展，存算一体AI芯片是未来趋势
新型基数设施的完善，推动了人工智能技术在消费领域以及工业生产领域的应用，落地场景趋向细分化、垂直化。下游应用驱动AI芯片由通用架构向专用架构变革，急剧增长的数据量对AI芯片的算力和功耗提出了更高要求。存算一体技术不仅能够使AI设备性能得到提升，还能降低成本。在下游应用的强驱动下，存算一体AI芯片将成为未来主流发展方向。
华经产业研究院对中国芯片行业的发展现状、产业链发展格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。为企业、科研、投资机构等单位了解行业最新发展动态及竞争格局，把握行业未来发展方向提供了专业的指导和建议。更多详细内容，请关注华经产业研究院研究出版的《2021-2026年中国人工智能芯片市场深度分析及投资战略咨询报告》。
