算力：即打算能力。算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的打算能力。
AI算力：用于处理大规模机器学习任务和深度学习任务的打算资源，芯片成为当前算力的紧张载体。
从人脑到算筹，再到芯片，随着算力工具的进步，算力水平逐步提升。
远古期间，我们的原始工具是草绳、石头。后来，随着文明的进步，我们有了算筹（一种用于打算的小棍子）、算盘等更为实用的算力工具，算力水平不断提升。
到了20世纪40年代，我们迎来了算力革命。1946年2月，天下上第一台数字式电子打算机ENIAC出身，标志着人类算力正式进入了数字电子时期。
再后来，随着半导体技能的涌现和发展，我们又进入了芯片时期。芯片成了算力的紧张载体。
进入21世纪后，算力再次迎来了巨变。这次巨变的标志，是云打算技能的涌现。算力云化之后，数据中央成为算力的紧张载体。人类的算力规模，开始新的飞跃。
AI芯片观点
AI芯片：以AI芯片为载体实现的算力是人工智能发展水平的主要衡量标准。广义是指面向人工智能领域的芯片均称为AI芯片；狭义是指针对人工智能算法做了分外加速设计的芯片，也被称为“AI加速器”。
精良的算法须要足够的运算能力即高性能芯片的支持，目前AI芯片发展紧张依赖两个领域：①模拟人脑建立的数学模型与算法，②半导体集成电路即芯片。
AI芯片是AI算力的核心，随着AI运用的遍及和算力需求的不断扩大，AI芯片需求有望率先扩展。
根据亿欧智库，中国人工智能核心家当市场规模将持续平稳增长，估量2025年将达到约4000亿，估量2025年中国人工智能芯片市场规模将达到1780亿元。
02 AI芯片技能层剖析
主流AI芯片基于技能架构分类大概有4种，即GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片。
GPU：从图形处理器到数据并行处理器
GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器。最初专用于图形处理制作，后逐渐运用于打算。因其超过CPU数十倍的打算能力，已成为通用打算机和超级打算机的紧张处理器。2021年中国AI芯片市场中，GPU占比达到91.9%。据IDC数据，估量到2025年GPU仍将霸占AI芯片八成市场份额。英伟达与AMD仍霸占GPU霸主地位，2018年至今，国产FGPU也积极发展中，已有部分产品落地。
ASIC与FPGA：功能与市场定位不同，竞争关系不明显
FPGA(Field Programmable Gate Array)可编程逻辑门阵列。是一种“可重构”芯片，能够无限次编程，具有高度实时性和灵巧性。
ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)专用集成芯片。是为专门目的而定制设计的AI芯片，能在特定功能上进行强化，具有更高处理速率与更低能耗 。
类脑芯片：基于不同打算范式的AI芯片
CPU/GPU/FPGA/ASIC是目前用得较多的AI芯片，此类AI芯片大多是基于深度学习，也便是深度神经网络(DNN)，以并行办法进行打算的芯片，也被称为深度学习加速器。
模拟大脑构造的芯片具有更高的效率和更低的功耗，这类基于神经形态打算，也便是脉冲神经网络(SNN)的芯片为类脑芯片。目前，部分企业产品已进入小批量试用阶段，类脑芯片最快将于2023年景熟。
现在用于深度学习的AI芯片(包括CPU、GPU、FPGA、ASIC)为了实现深度学习的并行打算的高性能，芯片面积越做越大，带来了本钱和散热等问题。Al芯片软件编程的成熟度、芯片的安全，神经网络的稳定性等问题也未能得到很好的办理，因此，在现有根本上向更低功耗、更靠近人脑、更靠近边缘的方向进行改进和完善此类AI芯片仍是当前紧张的研究方向。
03 AI芯片运用层剖析
根据机器学习算法步骤，AI芯片分为“演习（Training）”芯片和“推理（Inference）”芯片。
“演习芯片”即在云端将一系列经由标记的数据输入算法模型进行打算，不断调度优化算法参数，直至算法识别准确率达到较高水平，追求的是高打算性能（高吞吐率）。
“推理芯片”即将在云端演习好的算法模型进行裁剪优化变“轻”之后，进入“实战”阶段，输入数据直接得出准确的识别结果，追求的是低延时，尽可能短韶光地完成推理过程。
AI芯片根据运用处景划分为云端、边缘、终端。
运用处景之一：云端
当前，大多数AI演习和推理事情负载都发生在公共云和私有云中，云仍是AI的中央。在对隐私、网络安全和低延迟的需求推动下，云端涌现了在网关、设备和传感器上实行AI演习和推理事情负载的征象，更高性能的打算芯片及新的AI学习架构将是办理这些问题的关键。
互联网是云端算力需求较兴旺的家当，因此除传统芯片企业、芯片设计企业等参与者外，互联网公司纷纭入局AI芯片家当，投资或自研云端AI芯片。
运用处景之二：边缘侧
5G与物联网的发展及各行业的智能化转型升级，带来了爆发式的数据增长。海量的数据将在边缘侧积累，建立在边缘的数据剖析与处理可以大幅度的提高效率、降落本钱。
运用处景之三：终端设备
04 海内AI芯片发展
环球AI芯片市场被英伟达垄断，然而国产AI芯片正起星星之火。目前海内已呈现出了如寒武纪、海光信息等优质的AI芯片上市公司，非上市AI芯片公司如沐曦、天数智芯、壁仞科技等亦在产品端有持续打破。
但我国设计软件、前辈制程及设备与天下前辈水平仍有差距，出口禁令、入口限定等成分使海内AI家当发展面临阻碍。
当地韶光3月2日，美国商务部将浪潮集团、龙芯中科等37个实体列入实体清单，扩大对浪潮等中国企业的出口禁令。
机遇：自主可控趋势下，利好海内做事器供应厂商
近年来中美之间的贸易摩擦不断升级，双方在技能领域的竞争愈发激烈。目前自主可控进程中，海内企业在设计、制程、封装和测试等各个环节取得了显著进步，部分产品性能已经靠近国际前辈水平。另一方面，国家和地方政府也在积极出台各种政策方法，支持芯片家当的创新和发展，造就具有国际竞争力的芯片企业。
数字中国培植对AI芯片国产化提出新哀求。2023年2月27日，中共中心、国务院印发了《数字中国培植整体布局方案》，提出要夯实数字根本举动步伐和数据资源体系“两大根本”。数字中国根本举动步伐的培植有望拉动以数据中央、超算中央、智能打算中央为代表的算力根本举动步伐培植，从而带动做事器与AI算力芯片的需求快速增长。
ChatGPT引爆AI潮。将拉动云做事器数量的增长，其海内干系供应厂商将有望受益于下贱AI+级运用所带来的算力需求增长，海内云做事器与算力干系厂商有望直接管益。
投资逻辑总结：蓄力发展，未来可期
市场需求：技能层和运用层的发展带动根本层的AI芯片的需求迅速增加，智能化趋势也带来数据的爆发式增长，对AI芯片算力的提升提出了新的需求，有变革意味着有发展机遇。
政策扶持：政府不断出台新的家当政策扶持AI芯片领域的发展，政策利好助力企业的快速发展。
外部环境：中美贸易摩擦加剧，美国限定资金和技能流入中国的半导体领域，对尚不成熟的中国芯片市场冲击巨大。
人才思况：中国数字化变革驱动底层技能的逐渐提升，国际影响力逐年上涨，在大数据、芯片设计及运用落地方面，也逐步建立了上风，家当发展也将吸引更多外洋人才返国创业。未来家当链构造或将重构，吸引更多的企业、高校或社会组织形成协力，共同推动AI芯片的发展。