AI芯片行業(yè)剛處于起步階段，市場增長快速。傳統(tǒng)芯片行業(yè)已是成熟行業(yè)，傳統(tǒng)芯片設計和晶圓制造封測都是技術壁壘嚴重，市場增長較為緩慢的情況，而人工智能行業(yè)正處于初創(chuàng)成長期，部分AI產品已經可以落地，且持續(xù)優(yōu)化中，算法逐漸趨向穩(wěn)定。

一、AI芯片定義與主要類型

當前AI芯片設計方案眾多，廣義上所有面向人工智能應用的芯片都可被稱為AI芯片。AI運算以”深度學習”為代表的神經網絡算法，系統(tǒng)需能高效處理大量非結構化數據（文本、視頻、圖像、語音等），所以硬件需有高效運算能力。執(zhí)行人工智能任務的AI芯片主要可分成四種架構，若依人工智能系統(tǒng)開發(fā)的角度說，可再區(qū)分成兩種類別，第一類為CPU和GPU，稱作軟件配合硬件；第二類為FPGA和ASIC，稱作硬件配合軟件。

圖：四種AI芯片主架構類型對比

根據應用場景可分為服務器端（云端）芯片和終端（邊緣端）芯片。在深度學習的訓練階段，由于數據量及運算量極度龐大，單一處理器無法獨立完成一個模型的訓練過程，所以負責AI算法的芯片采用的是高性能計算技術，一面要支持盡可能多的網絡結構以保證算法的正確率和泛化能力，另一方面也必須支持浮點數運算，同時為了能提升性能還必須支持陣列式結構，執(zhí)行加速運算。在推斷階段，由于訓練出來的深度神經網絡模型仍非常復雜，推斷過程仍屬計算密集型和存儲密集型，可選擇部署在服務器端。

邊緣端與服務器端AI芯片兩者在設計思路上具本質差異，邊緣端AI芯片必須保證很高的計算能效，在高級輔助駕駛ADAS等設備對實時性要求即高的應用領域上，推斷過程必須在設備本身完成，因此要求移動端設備具備足夠的推斷能力，而部份應用場合會要求邊緣端芯片具備低功耗、低延遲、低成本等要求，導致邊緣端AI芯片產品呈現多種多樣的風貌。

二、全球人工智能芯片市場規(guī)模

人工智能與區(qū)塊鏈的發(fā)展帶來特殊應用芯片高速成長，人工智能芯片的發(fā)展路徑經歷了從通用走向專用，根據中國物聯網發(fā)展年度報告顯示，2016年全球人工智能芯片市場市場規(guī)模達到24億美元，預計到2020年將達到146億美元，增長迅猛，發(fā)展空間巨大。

圖：全球2016-2020年人工智能芯片市場規(guī)模及預測（億美元）

細分領域的市場預測上，可從中金公司研究數據作觀察，2017年整體AI芯片市場規(guī)模達到62.7億美元，其中云端訓練AI芯片20.2億美元，云端推理芯片3.4億美元，邊緣計算AI芯片39.1億美元；到2022年，整體AI芯片市場規(guī)模將會達到596.2億美元，CAGR57%，其中云端訓練AI芯片172.1億美元，CAGR53.5%，云端推斷芯片71.9億美元，CAGR 84.1%，邊緣計算AI芯片352.2億美元，CAGR55.2%。

圖：2017-2022年AI芯片細分市場預測（億美元）

三、AI芯片行業(yè)產業(yè)鏈與商業(yè)模式

在AI芯片行業(yè)產業(yè)鏈與商業(yè)模式上，AI芯片雖然是新興領域，但市場上強敵環(huán)伺，上下游產業(yè)鏈間的整合布局早已開始。半導體產業(yè)鏈長，具有資本和技術壁壘雙高的特點。上游主要是芯片設計，按照商業(yè)模式，可再細分成IP設計、芯片設計代工和芯片設計三種模式。中游則包含晶圓制造和封裝測試兩大類，產業(yè)鏈的下游分成銷售和系統(tǒng)集成企業(yè)，包括提供軟硬件集成解決方案的人工智能解決方案商就被歸屬在系統(tǒng)集成商。

半導體整體商業(yè)模式主要分兩種，首先為垂直集成模式（IDM），該模式的企業(yè)業(yè)務需包含設計和制造/封測，IDM模式的代表性企業(yè)是英特爾和三星。第二種為垂直分工模式，采取分工模式的企業(yè)僅只專營一項業(yè)務，像是英偉達和華為海思僅有芯片設計，又稱為fabless，而臺積電和中芯國際僅代工制造業(yè)務，稱作foundry。

芯片設計的商業(yè)模式有IP設計、芯片設計代工和芯片設計三種，大部分的人工智能新創(chuàng)企業(yè)是以芯片設計領域為主，但在這領域存在許多傳統(tǒng)芯片行業(yè)龍頭，像是英偉達、英特爾、賽靈思和恩智浦，因此只有少數AI芯片設計業(yè)者會進入傳統(tǒng)芯片企業(yè)的產品領域與之競爭，包括寒武紀與英偉達競爭服務器芯片市場，而地平線與英偉達及恩智浦競爭自動駕駛芯片市場。

四、中國AI芯片行業(yè)政策環(huán)境

國務院在2015年7月提出以”互聯網+”為核心的產業(yè)橫向連接升級指導意見，接著在2016年4月發(fā)布《機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中，人工智能逐漸成為政策發(fā)展的核心項目，2017年7月提出的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》分別制定2020年、2025年、2030年三階段的戰(zhàn)略目標，其中第一階段的《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》，將重點扶持神經網絡芯片，冀望AI芯片量產且規(guī)?；瘧?。

圖：AI芯片行業(yè)政策環(huán)境

五、全球AI芯片廠商競爭格局

國內外AI晶片廠商概覽，AI 晶片領域參與者包括傳統(tǒng)晶片設計、IT廠商、技術公司、網路以及初創(chuàng)企業(yè)等，產品覆蓋了CPU、GPU、FPGA、ASIC 等。市調機構Compass Intelligence 2018年所發(fā)布的AI Chipset Index TOP24榜單中，前十名依然是歐美韓日企業(yè)，國內晶片企業(yè)如華為海思、聯發(fā)科、Imagination（2017年被中國資本收購）、寒武紀、地平線等企業(yè)皆進入該榜單，其中華為海思排12位，寒武紀排23位，地平線機器人排24位。

晶片設計企業(yè)依然是當前AI芯片市場的主要力量，主要廠商包括英偉達、英特爾、AMD、高通、三星、恩智浦、博通、華為海思、聯發(fā)科、Marvell、賽靈思等，還包括不直接參與晶片設計，只做晶片 IP 授權的 ARM 公司。

六、中國主要新創(chuàng)AI芯片廠商融資狀況

下表列出中國主要新創(chuàng)AI芯片廠商融資狀況，同屬B輪的地平線和寒武紀皆為獨角獸企業(yè)，估值分別為25億美元和30億美元。企業(yè)并購案中，2018年7月全球FPGA龍頭賽靈思收購國內AI芯片設計廠商深鑒科技，標志著AI芯片行業(yè)提高估值的資源爭奪戰(zhàn)正式開打。雙方聯手不僅為全球客戶提供前沿的機器學習解決方案，深鑒科技也不必獨自承擔高昂的芯片設計與研發(fā)費用，芯片從開發(fā)到成品的IP核授權、開發(fā)軟件、流片、芯片制造/封測等費用是無可避免的開發(fā)成本，而賽靈思也獲得與英偉達、英特爾、谷歌等巨頭在AI芯片領域競爭的籌碼，實現雙贏。

圖：全球AI芯片廠商產品與布局

圖：中國主要新創(chuàng)AI芯片廠商融資狀況?

七、中國AI芯片行業(yè)發(fā)展趨勢

AI芯片企業(yè)的主要落地市場包括云端（含邊緣端）服務器、智慧型手機移動終端、物聯網終端設備、自動駕駛等應用場景，這些市場都是千萬量級出貨量或百億美元銷售額，市場相當龐大。當前海外和國內的科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司，已有一批企業(yè)在產品研發(fā)和市場推廣上作出一定成績，如Nvidia、AMD、IBM、Intel及高通等傳統(tǒng)的芯片老牌企業(yè)，也有如蘋果、Google、亞馬遜、華為、阿里巴巴、百度等互聯網企業(yè)，逐漸興起的新貴如中科寒武紀、地平線等，產品在云端、自動駕駛、智慧安防、移動互聯網等場景中都獲得較突出的應用。

AI芯片行業(yè)剛處于起步階段，市場增長快速，芯片企業(yè)和客戶的合作模式仍在探索中。同時AI芯片行業(yè)也存在著泡沫，市場期待有技術實力和業(yè)績的企業(yè)發(fā)展，國內在高精尖半導體領域發(fā)展落后背景下，近兩年集中出現了大量AI芯片行業(yè)企業(yè)，證明資本和行業(yè)從業(yè)人員對AI芯片未來應用前景表示認可，另一面也說明AI芯片的技術門檻并沒有CPU高，或者說低端AI芯片產品技術門檻并不高。但需注意的是芯片研發(fā)、制造成本高昂，對資金需求極大，也是此行業(yè)特點。預計在未來2年內，隨著各廠商首批AI芯片產品面市，市場將會對各廠商的產品和技術進行檢驗，技術不足、產品缺乏競爭力的團隊在缺乏后續(xù)訂單和盈利支撐下將會陸續(xù)退出市場，能存活下來的企業(yè)應該只有獲得市場認可，技術堅強的團隊。