2021年全球人工智能芯片行业市场现状与发展趋势分析 专用芯片将成为市场增长热点

据MRFR数据，2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元，在5G和AI的推动下，2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元，年复合增长率达10.42%。

人工智能芯片的发展路径：芯片种类不断丰富，逐渐从通用向专用过渡

从广义上讲，面向人工智能计算的芯片都可以称为人工智能芯片，目前主要包括基于传统架构的GPU、FPGA以及ASIC(专用芯片)。随着人工智能在生活各领域的渗透，人工智能应用落地和大规模商业化的需求，催生了对芯片研发的更高要求。人工智能芯片种类日趋多元，目前已正在研究的有类脑芯片、可重构AI芯片等，但其离商用还有较大差距。

作为一项计算密集型的新技术，人工智能早期可以依靠通用芯片的性能来迅速发展，而后期将依靠专用芯片来统治市场。定制的硬件才能实现更优的功耗效率，满足不同算法、结构、终端和消费者的需求，实现规模化的收益。当然，通用芯片与专用芯片永远都不是互相替代的关系，二者必须协同工作才能发挥出最大的价值。

短期GPU仍是主导， FPGA将成为市场增长点

GPU是目前市场上AI计算最成熟，、应用最广泛的通用芯片，按照弗若斯特沙利文的推算，2020年GPU芯片在AI芯片中的占达35.95%，占领最主要的市场份额。作为数据中心和算力的主力军，前瞻认为，GPU市场仍将以提升效率和扩大应用场景为发展目标，继续主导芯片市场。

在当前技术与运用都在快速更迭的时期，FPGA可编程带来的配置灵活性使其能更快地适应市场，具有明显的实用性。随着开发者生态的逐渐丰富，适用的编程语言增加，FPGA运用将会更加广泛。在专业芯片发展得足够完善之前，FPGA作为最好的过渡产品，在短期内将成为各大厂商的选择热点。

FPGA算力强、灵活度高，但技术难度大，与国外差距较为明显

FPGA 在出厂时是“万能芯片”，用户可根据自身需求，用硬件描述语言对 FPGA 的硬件电路进行设计，其灵活性介于CPU、GPU、等通用处理器和专用集成电路ASIC之间。由于FPGA的灵活性，很多使用通用处理器或ASIC难以实现的下层硬件控制操作技术利用FPGA可以很方便的实现，从而为算法的功能实现和优化留出了更大空间。

同时FPGA一次性成本(光刻掩模制作成本)远低于ASIC，在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下，利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是最佳选择。

目前，FPGA市场基本上全部被国外Xilinx、Altera(现并入Intel)、Lattice、Microchip四家占据，2018年其占比分别为56%、31%、3%、2.6%。其中，Xilinx和Altera两大公司对FPGA的技术与市场占据绝对垄断地位，占据了近90%的市场份额。

2023年全球FPGA市场规模有望破百亿美元

据MRFR数据，2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元，在5G和AI的推动下，2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元，年复合增长率达10.42%。

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