2018年全球人工智能芯片行业发展概况与市场趋势 行业蓝海引并购热潮【组图】

发展历程几经波折，我国产业发展处于起步阶段

作为人工智能核心的底层硬件AI芯片，其经历了多次的起伏和波折：2007年以前，全球AI芯片产业一直没有发展成为成熟的产业；同时由于当时算法、数据量等因素，这个阶段AI芯片并没有特别强烈的市场需求，通用的CPU芯片即可满足；进入2010年，云计算技术被广泛推广，人工智能的研究人员可以通过云计算借助大量CPU和GPU进行混合运算，进一步推进了AI芯片的深入应用，从而催生了各类AI芯片的研发与应用；进入2015年后，GPU性能功耗比不高的特点使其在工作适用场合受到多种限制，业界开始研发针对人工智能的专用芯片，AI芯片在计算效率、能耗比等性能上得到进一步提升。

目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。长期以来，中国在CPU、GPU、DSP处理器设计上一直处于追赶地位，绝大部分芯片设计企业依靠国外的IP核设计芯片，在自主创新上受到了极大的限制。然而，人工智能的兴起，无疑为中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳的机遇。

由于我国特殊的环境和市场，国内AI芯片的发展目前呈现出百花齐放、百家争鸣的态度，AI芯片的应用领域也遍布股票交易、金融、安防、早教机器人以及无人驾驶等众多领域，催生了大量的AI芯片创业公司，如地平线、中星微电子、中科寒武纪等。尽管如此，国内公司却并未如国外大公司一样形成市场规模，反而出现各自为政的发展现状。除了新兴创业公司，国内研究机构如北京大学、清华大学、中国科学院等在AI芯片领域都有深入研究。

移动端市场日趋饱和，行业蓝海引并购热潮

以智能手机为代表的全球移动端市场日趋饱和，而人工智能芯片作为半导体领域最值得投资的标的之一，从需求端看存在物联网、云计算和人工智能的巨大市场，从供给端看专用芯片的兴起提供了弯道超车的可能性，因此包括英特尔、高通在内的各路芯片巨头将物联网和人工智能视其为又一战略机遇，并且众多初创公司也如雨后春笋般横空出世，几乎都从事芯片设计，其中多数企业瞄准某些细分领域并从定制芯片起步，吸引了大量的天使投资和风险投资。尽管态势尚不明朗，但少数独角兽已经崭露头角。

中美贸易冲突波及人工智能芯片市场，国产化替代迫在眉睫

2018年11月，美国商务部就AI芯片等新兴技术的出口管制措施公开征集意见。这种出口管制并非首次，2015年美国商务部就禁止向中国超级计算机实验室出口芯片。半导体是美国第四大出口行业，超过80%的美国半导体公司营收来自海外客户，2017年美国半导体出口额440亿美元并继续在该领域保持贸易顺差。高通、英伟达等公司的营收有相当部分来自中国合作伙伴和中国市场，见图30。由于AI芯片覆盖范围广泛，升级后的管制措施将对美国半导体企业和贸易顺差带来负面影响，正如中国的“天河-1A”超级计算机曾使用了7168个英伟达GPU，但在美国禁令后中方超级计算机改用国产芯片，导致英伟达失去该业务合作机会。中国无疑将短期承压，但国产化替代却迎来了机遇。

行业两大问题亟待解决，四大技术趋势凸显

目前，主流人工智能芯片主要利用MAC加速阵列对CNN（卷积神经网络）中最主要的卷积运算的加速。而随着这一代人工芯片的不断被重复利用，一些问题渐渐暴露出来：第一是深度学习计算所需数据量巨大，造成内存带宽成为整个系统的瓶颈，即所谓“记忆墙”问题；第二个问题与第一个问题相关，内存大量访问和MAC阵列的大量运算，造成人工智能芯片整个功耗的增加。因此这两个连锁问题的出现将会给行业技术领域带来新的发展趋势，详细趋势见下图所示：

以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国人工智能芯片行业战略规划和企业战略咨询报告》。

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