2019年AI芯片行业深度研究报告
2019芯片行业研究报告
2019芯片行业研究报告在当今科技飞速发展的时代，芯片作为现代电子设备的核心组件，其重要性不言而喻。
2019 年，芯片行业经历了诸多变革和挑战，也取得了不少令人瞩目的成就。
从市场需求来看，智能手机、个人电脑、服务器以及物联网设备等对芯片的需求持续增长。
智能手机市场对高性能芯片的追求从未停止，消费者期望手机具备更强大的处理能力、更低的功耗以及更好的图形显示效果。
个人电脑市场也在不断升级，以满足游戏玩家和专业工作者对性能的苛刻要求。
服务器领域则需要更高可靠性和更强计算能力的芯片，以应对日益增长的数据处理和云计算需求。
物联网设备的普及，如智能家居、智能穿戴设备和工业物联网等，使得对低功耗、低成本芯片的需求大量涌现。
在技术创新方面，2019 年芯片行业取得了显著进展。
制程工艺不断缩小，从 14 纳米到 7 纳米，甚至 5 纳米，使得芯片的性能提升、功耗降低。
同时，多核架构的发展进一步提高了芯片的并行处理能力。
在存储芯片领域，闪存技术不断改进，容量增大、读写速度提升。
此外，芯片的封装技术也在不断创新，为芯片性能的提升和小型化提供了支持。
然而，芯片行业也面临着一些挑战。
首先是高昂的研发成本和长周期。
开发一款先进的芯片需要投入巨额资金，并且从设计到量产需要经历数年时间。
这对于企业的资金和技术实力提出了极高的要求。
其次，国际贸易摩擦和技术封锁给芯片行业的全球供应链带来了不确定性。
一些国家之间的贸易争端导致芯片进出口受到限制，影响了企业的生产和市场布局。
再者，人才短缺也是一个亟待解决的问题。
芯片设计、制造和研发等领域需要大量高素质的专业人才，但目前人才的供应无法满足行业的快速发展需求。
2019 年，全球芯片市场的竞争格局也在发生变化。
英特尔、三星、台积电等传统巨头依然占据着重要地位，但一些新兴企业也在崛起。
例如，中国大陆的芯片企业在政策支持和资金投入下，不断提升技术实力，在部分领域取得了突破。
在产业发展趋势方面，芯片的集成度将越来越高，系统级芯片（SoC）将成为主流。
2019年人工智能AI芯片行业分析报告
2019年人工智能AI芯片行业分析报告2019年4月目录一、人工智能芯片发展现状及趋势 (5)1、深度学习算法对芯片要求更为苛刻，通用CPU性价比相对较差 (5)2、GPU、FPGA以及ASIC各有优劣，成为当前AI芯片行业的主流 (7)（1）GPU擅长云端训练，但需与CPU异构、功耗高且推理效率一般 (9)（2）FPGA芯片算力强、灵活度高，但技术难度大国内差距较为明显 (10)（3）专用芯片（ASIC）深度学习算法加速应用增多，可提供更高能效表现和计算效率 (12)3、短期内GPU仍将是AI芯片主导，长期看三大技术路线将呈现并行态势 14（1）短期内GPU仍将主导AI芯片市场，FPGA的使用将更为广泛 (14)（2）长期来看GPU、FPGA以及ASIC三大类技术路线将并存 (16)4、国内外AI芯片市场需求将保持较快增长势头，云端、边缘均具备潜力. 16二、AI芯片主要应用场景 (18)1、数据中心（云端） (18)2、自动驾驶 (19)3、安防 (22)4、智能家居 (24)5、机器人 (26)三、国内外AI芯片厂商概览 (28)1、整体排名 (28)2、芯片企业 (29)（1）英伟达：AI芯片市场的领导者，计算加速平台广泛用于数据中心、自动驾驶等场景 (30)（2）英特尔加速向数字公司转型，通过并购+生态优势发力人工智能 (31)3、IT及互联网企业 (33)（1）谷歌：TPU芯片已经实现从云到端，物联网TPU Edge 是当前布局重点 (33)（2）阿里巴巴：推出自研神经网络处理芯片，同时加速对AI企业投资布局 (35)（3）百度：通过自研、合作以及投资等多种方式部署AI芯片 (36)4、创业企业 (38)（1）寒武纪：公司同时发力终端和云端芯片，技术综合实力较强 (38)（2）地平线机器人：公司芯片和计算平台在嵌入式及智能驾驶领域具备优势 (39)四、国内相关企业 (40)五、主要风险 (41)1、场景落地不及预期 (41)2、技术方向的不确定性风险 (41)3、研发进度不及预期 (42)人工智能芯片发展现状及趋势。
2019-2020年芯片行业深度报告
2019-2020年芯片行业深度报告导语国产芯片种类繁多，基于ARM 架构授权的芯片厂商有可能形成创新可信程度高的自主指令集。
由于指令集的复杂性和重要性，自主研发一套新的指令集可行性不大。
行业概述创新可信和维持先进性需求目前，全球IT 信息产业依然是由x86 架构的Intel 底层芯片和Windows 操作系统组成的底层Wintel 体系主导：2018 年，全球CPU 领域Intel 占比90.41%，操作系统领域微软Windows 占比达88.17%。
同时，围绕他们形成了一整套产业生态，包括一系列的配套软硬件如服务器、存储、数据库、中间件、应用软件等，长期居于市场垄断地位。
CPU 最重要的是内核，对指令集的消化吸收和创新程度决定了创新可信的程度。
CPU 主要由控制器、运算器、存储器和连接总线构成。
其中，控制器和运算器组成CPU 的内核，内核从存储器中提取数据，根据控制器中的指令集将数据解码，通过运算器中的微架构（电路）进行运算得到结果，以某种格式将执行结果写入存储器。
因此，内核的基础就是指令集（指令集架构）和微架构。
指令集是所有指令的集合，指令集可以扩充（如从32 位扩充至64 位），它规定了CPU可执行的所有操作，目前，市场主流的指令集是以x86 为代表的复杂指令集（CISC）和以ARM 为代表的简单指令集（RISC）。
微架构是完成这些指令操作的电路设计，相同的指令集可以有不同的微架构，如Intel 和AMD 都是基于X86 指令集但微架构不同。
因此，可以看出一个企业对指令集架构消化吸收和创新的越多，其实现创新可信的可能性越大。
国产芯片种类繁多，基于ARM 架构授权的芯片厂商有可能形成创新可信程度高的自主指令集。
由于指令集的复杂性和重要性，自主研发一套新的指令集可行性不大。
国内CPU企业大多选择购买国外的架构授权，以实现不同程度的创新可信。
目前，国产CPU架构大体可以分为三类：第一类，以龙芯为代表的MIPS指令集架构和以申威为代表的申威64核心架构，已基本实现完全创新可信（龙芯已在原始MIPS 指令集的基础上完成了较大的扩充改造，基本形成自己的指令集，申威64 是在Alpha 架构的基础上形成的完全创新可信架构）。
人工智能芯片产业调研报告
人工智能芯片产业调研报告人工智能芯片是一种集成了人工智能算法和芯片技术的新型芯片。
随着人工智能技术的快速发展，人工智能芯片在各个领域的应用逐渐扩大。
本报告将对人工智能芯片产业进行调研分析。
首先，我们将对人工智能芯片的市场规模进行分析。
根据研究数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模为120亿美元。
预计到2025年，市场规模将达到600亿美元以上。
这主要受益于人工智能技术的广泛应用，以及人工智能芯片的高性能和低功耗特点。
其次，我们将对人工智能芯片的应用领域进行研究。
人工智能芯片可以广泛应用于图像识别、语音识别、自动驾驶、智能家居等领域。
其中，图像识别是人工智能芯片应用最为成熟的领域之一。
人工智能芯片的高性能和低功耗，可以大大提升图像识别的准确率和速度。
进一步，我们将对人工智能芯片产业链进行调研。
人工智能芯片的产业链主要包括芯片设计、芯片制造、芯片封测等环节。
在芯片设计环节，国内外企业都在积极研发人工智能芯片，如英特尔、华为、英伟达等。
在芯片制造环节，芯片制造商也在不断提升生产能力，以满足市场需求。
最后，我们将对人工智能芯片的发展趋势进行分析。
首先，人工智能芯片将朝着更高性能、更低功耗的方向发展，以满足人工智能应用对算力的需求和对能耗的限制。
其次，人工智能芯片将与大数据、云计算等技术相结合，形成更加完善的人工智能解决方案。
最后，人工智能芯片的智能化程度将不断提高，能够自主学习和优化，提升人工智能系统的智能化水平。
综上所述，人工智能芯片产业具有广阔的市场前景和发展潜力。
政府和企业应加强研发合作，提升人工智能芯片的核心技术，并积极推动人工智能芯片在各个领域的应用。
同时，要加强人工智能芯片的标准化和规范化，建立健全的产业生态系统，推动人工智能芯片产业健康有序发展。
2018-2019 AI芯片发展研究分析报告
2018-2019 AI芯片发展研究分析报告AI 芯片设计是人工智能产业链的重要一环。
自2017 年 5 月以来，各AI 芯片厂商的新品竞相发布，各环节分工逐渐明显。
AI 芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。
除了追求性能提升外，AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。
自2017 年 5 月以来发布的AI 芯片一览目前，人工智能产业链中，包括提供AI 加速核的IP 授权商，各种AI 芯片设计公司，以及晶圆代工企业。
►按部署的位置来分，AI 芯片可以部署在数据中心（云端），和手机，安防摄像头，汽车等终端上。
►按承担的任务来分，可以被分为用于构建神经网络模型的训练芯片，与利用神经网络模型进行推断的推断芯片。
训练芯片注重绝对的计算能力，而推断芯片更注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。
►训练芯片受算力约束，一般只在云端部署。
推断芯片按照不同应用场景，分为手机边缘推断芯片、安防边缘推断芯片、自动驾驶边缘推断芯片。
为方便起见，我们也称它们为手机AI 芯片、安防AI 芯片和汽车AI 芯片。
►由于AI芯片对单位能耗算力要求较高，一般采用14nm/12nm/10nm等先进工艺生产。
台积电目前和Nvidia、Xilinx 等多家芯片厂商展开合作，攻坚7nm AI 芯片。
AI 芯片投资地图AI 芯片市场规模：未来五年有接近10 倍的增长，2022 年将达到352 亿美元。
根据我们对相关上市AI 芯片公司的收入统计，及对AI 在各场景中渗透率的估算，2017年AI 芯片市场规模已达到39.1 亿美元，具体情况如下：►2017 年全球数据中心AI 芯片规模合计23.6 亿美元，其中云端训练芯片市场规模20.2亿美元，云端推断芯片 3.4 亿美元。
►2017 年全球手机AI 芯片市场规模 3.7 亿美元。
►2017 年全球安防摄像头AI 芯片市场规模 3.3 亿美元。
2019年中国人工智能芯片行业市场前景研究报告
2019年AI芯片行业市场前景研究报告中商产业研究院编制更多产业情报：/reports/前言Introduction随着人工智能受到媒体和资本的热捧，近来国内外各路豪杰纷纷推出自己的人工智能芯片，在PC行业已经开始逐年衰退，智能手机行业也随着市场的逐渐饱和进入瓶颈期的情况下，人工智能、物联网、云计算、大数据等领域被认为是下一个风口。
其中，人工智能无疑是最受媒体和资本热捧的宠儿。
同时，国外大厂纷纷推出了自己的人工智能芯片。
数据显示，2019年中国人工智能芯片市场规模破50亿元，预测2020年中国人工智能芯片市场规模达将近200亿元。
目录CONTENTS人工智能芯片定义 分类 特点 计算过程 GPU 与CPU 的差别 人工智能芯片发展历程人工智能芯片行业概况1人工智能市场情况 人工智能技术发明专利申请数 中国人工智能企业细分占比 中国半导体市场情况 人工智能芯片市场占比 人工智能芯片市场分析人工智能芯片市场分析25G 等技术推动其增长 国家政策利好 AI+行业兴起人工智能芯片市场促进因素3人工智能芯片企业分布 人工智能芯片上市公司排名中兴通讯 三安光电 亨通光电 百度 寒武纪 地平线 景嘉微 启英泰伦重点企业分析4 人工智能芯片未来发展趋势 人工智能芯片市场规模预测人工智能芯片行业发展前景501 人工智能芯片行业概况AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。
当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。
为了支持多样的AI计算任务和性能要求，理想的AI芯片需要具备高度并行的处理能力，能够支持各种数据长度的按位、固定和浮点计算；比当前大几个数量级的存储器带宽，用于存储海量数据;低内存延迟及新颖的架构，以实现计算元件和内存之间灵活而丰富的连接。
随着人工智能的快速发展，应用场;景不断拓展，目前已覆盖包括深度学习、机器视觉、指纹识别、人脸识别、个人助理、智慧机器人等13个具体应用。
2019年AI芯片产业深度研究报告
2019年AI芯片产业深度研究报告一、人工智能芯片发展现状及趋势1、深度学习算法对芯片要求更为苛刻，通用 CPU 性价比相对较差经历了60 多年的起起伏伏之后，人工智能终于迎来了第三次爆发。
第三次爆发的核心引爆点是深度学习算法的出现，但其背后的支撑是数据和算力。
对整个AI 行业来讲，算法、数据和算力三大基本要素中，数据尤其是海量数据的获取和处理难度在下降，算法也在深度学习模型的基础上不断优化，而负责将数据和深度算法统一协调起来的芯片能否获得大的飞跃，成为市场关注的焦点。
深度学习算法对芯片性能需求主要表现在三个方面：一、海量数据在计算和存储单元之间的高速通信需求。
这不但需要芯片具备强大的缓存和片上存储能力，而且还需要计算和存储单元之间有较大的通信带宽。
二、专用计算能力需求高。
深度学习算法中有大量卷积、残差网络、全连接等特殊计算需要处理，还需要提升运算速度，降低功耗。
三、海量数据自身处理同样也对芯片提出了新的要求，尤其是非结构化数据的增多，对传统芯片结构造成了较大的压力。
通用 CPU 在深度学习中可用但效率较低。
比如在图像处理领域，主要用到的是CNN（卷积神经网络），在自然语言识别、语音处理等领域，主要用到的是RNN（循环神经网络），虽然这两种算法模型有着较大的区别，但本质上都是向量和矩阵运算，主要是加法和乘法，辅助一些除法和指数运算。
传统CPU 可用于做上述运算，但是CPU 还有大量的计算逻辑控制单元，这些单元在AI计算中是用不上的，造成了 CPU 在 AI 计算中的性价比较低。
2、GPU、FPGA 以及 ASIC 各有优劣，成为当前 AI 芯片行业的主流正因为 CPU 在 AI 计算上的弱点，给了可以实现海量并行计算且能够对进行计算加速的AI 芯片留下了市场空间。
从广义上讲，面向AI 计算的芯片都可以称为 AI 芯片，包括基于传统架构的 GPU、FPGA以及 ASIC（专用芯片），也包括正在研究但离商用还有较大差距的类脑芯片、可重构 AI 芯片等。
2019年中国芯片行业市场现状及发展趋势分析 5G+AI技术推动人工智能芯片新业态
2019年中国芯片行业市场现状及发展趋势分析 5G+AI技术推动人工智能芯片新业态我国芯片行业发展现状分析我国芯片自给率目前仍然较低，核心芯片缺乏，高端技术长期被国外厂商控制，芯片已成为中国第一大进口商品，严重威胁国家安全战略。
中国半导体协会与国家统计局统计，中国芯片产量增速自2013至2017年，在波动中达到平均15%，年产量也从903亿块增长至1565亿块，但总体来看，中国芯片供给市场仍大量依靠国外进口。
2015年芯片进口额超2000亿美元，超越了原油和大宗商品，成为中国第一大进口商品，2017年更是达到了2601亿美元。
2013-2017年中国芯片产量、进口量统计情况数据来源：前瞻产业研究院整理2018年中国芯片产业销售额将超950亿收益与政策的大力扶持，近年来中国芯片产业销售额增速高于全球且处于不断上涨的趋势。
据前瞻产业研究院发布的《中国芯片行业市场需求与投资规划分析报告》统计数据显示，2017年，中国集成电路销售额达到2073.5亿元，约800亿美元，同比增长26.1%。
2018年上半年，中国芯片产业销售额达2726.5亿元，约400亿美元，同比增长23.9%，设计、制造、封测三大环节比例格局基本保持一致。
其中，设计业同比增长22.8%，销售额为1019.4亿元。
制造业继续保持高速增长态势，同比增长29.1%，销售额为737.4亿元;封装测试业销售额969.7亿元，同比增长21.2%。
初步测算2018年中国芯片产业销售额将达到955亿美元左右。
2013-2018年全球、中国芯片产业销售额统计及增长情况预测数据来源：前瞻产业研究院整理中国芯片行业发展机遇与挑战并存众所周知，芯片产业是整个信息产业的核心部件和基石，也是国家信息安全的最后一道屏障，中兴事件的发生更令社会各界认识到芯片核心科技自主性的重要程度。
近日，艾瑞咨询发布了《中国芯片：万亿市场增长下的求生之路报告》(以下简称《报告》)。
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AI芯片行业概述
1
AI芯片应用场景及市场需求分析
2
AI芯片行业产业链及商业模式分析
3
AI芯片行业发展展望
4
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5
关于人工智能芯片（AI芯片）
AI芯片：基于矩阵运算、面向AI应用的芯片设计方案
1、定义：当前AI芯片设计方案繁多，包括但不限于GPU\FPGA\ASIC\DSP等。目前市场上的对于AI芯片并无明确统一的 定义，广义上所有面向人工智能（Artificial Intelligence，AI）应用的芯片都可以被称为AI芯片。 2、当前AI运算指以“深度学习” 为代表的神经网络算法，需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图 像、语音等）。这需要硬件具有高效的线性代数运算能力，计算任务具有：单位计算任务简单，逻辑控制难度要求低，但 并行运算量大、参数多的特点。对于芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高的需求。 3、针对不同应用场景，AI芯片还应满足：对主流AI算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及造价等需求。
DRAM
• 工艺提升缓慢，面对大规模 并行运算需求，需要对芯片 架构进行重新设计；
• GPU：开发即面向图像处理 等大规模运算需求；
• FPGA/ASIC：对缓存、计算 单元、连接进行针对性优化 设计。
AI芯片实现算力提升
AI芯片满足AI应用所需的“暴力计算”需求
早在上世纪80年代，学术界已经提出了相当完善的人工智能算法模型，但直到近些年，模型的内在价值也没有被真正பைடு நூலகம்实
自动驾驶
服务器级产品中通过PCB上PCIE接口与CPU组成 异构计算单元
通过SoC封装与CPU组成异构计算单元 SoC
CPU
GPU
XPU
DSP
Modem
Camera ISP
4K Video
Hifi Audio
LPDDR 4X
UFS
Sensor Processor Security Engine
AI芯片应用场景
深度学习模型复杂度及规模对芯片算力需求激增
通过架构设计AI芯片跨越工艺限制，算力效能对 CPU实现大幅超越
Control
ALU ALU ALU ALU
Cache
ALU
注释：DL：Deep Learning，指深度学习。
DRAM
• 芯片工艺制程逼近物理极限； • CPU芯片中大量晶体管用于
构建逻辑控制和存储单元，用 于构建计算单元的晶体管占比 极小； • 为了保证兼容性，CPU构架 演进发展受限。
Google-TPUv2
CPU
FPGA
GPU
ASIC
优点：通用性好，串行运算 优点：可对芯片硬件层进行
能力强；适用于逻辑运算； 灵活编译，且功耗远远小于
缺点：开发难度最大，大量 CPU和GPU
的晶体管用于构建控制电路 缺点：硬件编程语言难以掌
和高速缓冲存储器，运算单 握，单个单元的计算能力比
元占比少，架构限制了算力 较弱，硬件成本较高，电子
AI芯片为AI应用落地提供了商业化可行的算力解决方案
在人工智能发展初期，算法已经通过数据中心（云端）在大数据分析、精准营销、商业决策等方面实现了成功地应用落 地。而未来，智能化将会逐渐渗透进入能源、交通、农业、公共事业等更多行业的商业应用场景中，除了部署在云端进行 数据分析等工作，人工智能还需要下沉到摄像头、交通工具、移动设备终端、工业设备终端中，与云计算中心协同实现本 地化的、低延时的人工智能应用。考虑到任务算力需求，以及传输带宽、数据安全、功耗、延时等客观条件限制，现有云 端计算解决方案难以独自满足人工智能本地应用落地计算需求，终端、边缘场景同样需要专用的AI计算单元。
现过。这主要是受限于硬件技术发展水平，难以提供可以支撑深度神经网络训练/推断过程所需要的算力。直到近年来
GPU\FPGA\ASIC等异构计算芯片被投入应用到AI应用相关领域，解决了算力不足的问题。
下图以云计算场景为例，通过对全球几大科技巨头的代表性云端芯片产品计算性能对比，我们可以发现ASIC芯片相比起其
他几种芯片，在计算效能、大小、成本等方面都有着极大优势，未来随着通用AI指令集架构的开发，预计会出现最优配置
的AI计算芯片。
典型的云端计算芯片算力表现比较
Performance（TFLOPs）
45
0.0018
Intel-XEON
10
Intel/Altera-Stratix 10SoC
15.7
Nvidia-TESLA V100
的进一步提升。
管冗余，功耗可进一步压
缩。
注释：PPA：POWER、PERFORMANCE、AREA，指芯片的算力、功耗和面积。 来源：Intel官网；英伟达官网；公开网络数据；艾瑞研究院。
优点：相比CPU，由于其多 线程结构，拥有较强的并行 运算能力，与FPGA和ASIC 相比通用性更强； 缺点：价格、功耗等不如 FPGA和ASIC，并行运算能 力在推理端无法完全发挥。
优点：针对专门的任务进行 架构层的优化设计，可实现 PPA最优化设计、量产后成 本最低； 缺点：初始设计投入大，可 编程架构设计难度较大，针 对性设计会限制芯片通用 性。
AI芯片产品定位
AI芯片对CPU并非替代，与CPU共同满足新时代计算需求
目前来看，AI芯片并不能取代CPU的位置，正如GPU作为专用图像处理器与CPU的共生关系，AI芯片将会作为CPU的AI运 算协处理器，专门处理AI应用所需要的大并行矩阵计算需求，而CPU作为核心逻辑处理器，统一进行任务调度。 在服务器产品中，AI芯片被设计成计算板卡，通过主板上的PCIE接口与CPU相连；而在终端设备中，由于面积、功耗成本 等条件限制，AI芯片需要以IP形式被整合进SoC系统级芯片，主要实现终端对计算力要求较低的AI推断任务。
云端
云端与边缘侧人工智能应用场景对于AI芯片的需求
云端负责承载智能数据分析、模型训练任务和部分对传输带宽要求不高的推理任务。
云数据机房智能服务器： GPU/FPGA/ASIC
边缘 +
终端
算法下发 计算下沉
数据回传 模型训练/推理
基于对数据传输带宽压力、数据安全等因素的考量，边缘和终端侧承载了需要本地实时响应的推理任务。需要独立完成任务涵 盖：数据收集、环境感知、人机交互以及部分的推理决策控制任务。