2019年中国人工智能芯片行业市场现状及发展趋势 未来借助场景落地将实现规模发展 前瞻趋势

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目前,我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展,计算能力的提升,人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》统计数据显示,2016年中国人工智能芯片市场规模仅仅达16亿元。截止至2017年中国人工智能芯片市场规模增长至33亿元,同比增长75%。初步测算2018年中国人工智能芯片市场规模将达45.6亿元左右,同比增长37.1%。并预测至2020年中国人工智能芯片市场规模将达到了75.1亿元,同比增长33.9%。

2016-2020年中国人工智能芯片市场规模统计及增长情况

数据来源:前瞻产业研究院整理

在地方政府加快推进公有云、私有云、数据中心等建设的拉动下,2018年中国云端训练芯片市场份额达到51.3%。中国AI芯片市场规模依然以云端训练芯片为主,随着中国人工智能应用需求不断落地,未来本地化运算将是人工智能发展的趋势之一,终端推断芯片也将迎来新的发展机遇。

目前来看,华北、华东和中南地区稳居中国AI芯片区域市场三甲,是中国AI芯片市场发展最为领先的区域,市场总体规模占据全国领先位置;在市场增速方面,随着西部地区加快投入大数据中心建设,西南、西北地区的云端AI 芯片市场规模呈现高速增长,市场份额进一步提升。

人工智能应用市场的爆发,使得以基础层为核心的AI芯片受到资本的广泛关注。最近一年多来,寒武纪、燧原科技、比特大陆、地平线等多家厂商宣布获得融资消息。获得投融资的厂商希望能够进一步提高AI芯片技术研发水平,并加速AI芯片产品规模商业化,增强市场对其未来收益的预期。

据前瞻产业研究院数据显示,从融资轮次角度看:截至2018年底,以AI芯片设计为主要业务的企业中,有20家参与了融资活动。其中有4家企业融资轮次位于A轮之前,11家企业位于A轮融资阶段,3家企业位于B轮融资阶段,2家企业位于C轮融资阶段之后。

截至2018年底中国AI芯片行业各融资轮次企业数量分布情况

数据来源:前瞻产业研究院整理

从融资金额大小角度看:截至2018年底,中国人工智能芯片企业融资总额超过30亿美元,但仅有3家企业融资总金额超过2亿美元,分别是比特大陆、地平线与寒武纪;有2家企业融资总额在5000万美元到2亿美元之间,分别是熠知电子和触景无限;其余15家企业的融资总金额都在5000万美元以下。

截至2018年底中国AI芯片行业按融资总额企业数量分布情况

数据来源:前瞻产业研究院整理

不过,赛迪顾问总裁孙会峰表示: 当前,中国乃至全球AI芯片产业仍处于产业化早期阶段 。他说,随着5G、物联网时代来临,预计未来三年中国AI芯片市场规模仍将保持50%以上增长速度,到2021年将达到305.7亿元。另外,以边缘计算为主的AI芯片将迎来一轮投资热潮。

近年来,我国在芯片和软件领域攻克了一些关键技术难关,为人工智能芯片创新奠定了好的基础。 工业和信息化部相关负责人表示,工信部在推动人工智能产业发展方面主要聚焦在几个方面,其中之一即聚焦核心技术,围绕人工智能芯片、算法、开源开放平台等关键技术发展,加大资源投入。

3、喧嚣背后市场痛点犹存

AI芯片已成为中外科技企业竞争的焦点之一,以至于清华大学微电子所所长魏少军用 无产业不AI,无应用不AI,无芯片不AI 这样的话语描述当下的人工智能热潮。

在市场格局上,作为传统芯片巨头,英伟达目前占据着AI芯片市场的霸主地位。通过积极布局,高通在移动领域的AI芯片市场拥有较强的话语权。阿里巴巴、亚马逊在AI芯片领域的布局也已初见雏形。如寒武纪、地平线、比特大陆等其他 AI芯片初创企业的发展前景同样值得期待。

在专家看来,随着机器学习等技术的快速发展,人工智能产业发展正以其高端的新兴技术、巨大的商业价值、广阔的应用前景和庞大的产业空间,成为新的重要经济增长点。伴随着人工智能各种应用场景的普及与发展,海量多维的数据将在云端以及边缘侧展开大量处理计算,芯片也面临更加广泛以及多样化的需求,这对AI芯片的计算架构、运算能力、场景与算法适用性、安全可控等都提出了新的课题与挑战。

目前,AI芯片技术主流路径有GPU、FPGA、ASIC等,其中GPU、FPGA是较为成熟的芯片架构,ASIC是针对特定应用场景的专用芯片。GPU架构的芯片能满足深度学习大量计算需求,释放人工智能的潜能,但缺点在于功耗较高;FPGA架构的芯片具有足够的计算能力、较低试错成本和足够的灵活性,缺点在于价格较高、编程复杂;ASIC架构的芯片能够在特定功能上进行强化,具有更高的处理速度和更低能耗,但缺点是成本高,有用量足够大时才能够降低成本,而且由于是定制化,可复制性一般。

据计算机视觉公司云从科技副总裁张立介绍,传统芯片企业通常更关注是如何把芯片做成通用化,以支持各种不同应用场景。但这样的通用化,在AI场景落地时会遇到问题,比如公司对AI芯片考虑较多的是单位功耗,而芯片企业对功耗要求可能不是首要优先级。公司在将AI场景落地的过程中,发现通用芯片完全满足不了需求。这给从事AI解决方案和核心算法的企业带来了难题 公司的算法是统一的,但需要在不同的场景适配不同的芯片和模组。

目前,AI芯片发展还处在婴儿期 。张立表示,现在企业使用的很多AI芯片因为工艺要求较高,很难在大陆流片,都是在台积电进行流片。同时,也正因这工艺复杂度较高,导致芯片价格较高,使得下游很多使用其模组的产品无法量产。

作为国内边缘侧AI芯片领域的先行者,嘉楠科技早在2016年就掌握了16nm制程工艺,之所以现阶段的AI芯片制程工艺仍为28nm,主要也是受出货量的限制。

嘉楠科技CEO张楠赓表示,从功耗角度而言,很多云端训练的AI模型无法顺利部署至边缘侧设备,应用场景也无法支持较高的芯片功耗。虽然一些云端芯片巨头也在向边缘侧延伸,但是裁剪AI算法去适配芯片更多体现了巨头们削足适履的局限。对嘉楠科技而言,从事边缘侧芯片的开发就是在 带着镣铐舞蹈 ,要在功耗和成本的严格约束下,不断提升算力,适配场景,提升芯片的专用性。

4、AI芯片发展需探索新路径 借助场景落地实现规模发展

我们离人工智能还有多远?目前很多企业所做的只是增强智能而不是真正的人工智能,离真正的人工智能还差得很远 。魏少军表示,人工智能网络能够崛起取决于三个因素,算法、数据和算力。当前,AI芯片面临两个现实问题:其一,算法仍在不断演进,新算法层出不穷,每隔几个月算法就发生新的变化;其二,一种算法对应一种应用,没有统一的算法,而让芯片处理不同的算法十分困难。

在魏少军看来,AI芯片应该具备的要素包括可编程性、架构的动态可变性、高效的架构变换能力、高计算效率、高能耗效率、低成本等。按照这些要求,目前业界流行的一些作法均不是理想的架构。过去几年,AI芯片领域一个重要变化就是架构的变化。人工智能芯片不在于追求算力,而在于架构创新。业界也需要找到一种针对人工智能计算的全新计算引擎。

针对国产AI芯片的发展,中国工程院院士倪光南表示,芯片设计门槛极高,只有极少数企业能够承受中高端芯片研发成本,这也制约了芯片领域创新。我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片。

开源软件正成为当前软件产业的主流,芯片产业也可以采用开源这种模式 。倪光南表示,目前在芯片开发方面,新的RISC V指令集是一种能够降低处理器芯片IP成本的新模式。用户可以自由免费使用RISC-V进行CPU设计、开发并添加自有指令集进行拓展等。RISC-V对于当前国家提倡的智能+新一代信息技术、新一代人工智能技术的发展等,都是很好的支撑。

赛迪顾问认为,人工智能芯片未来将呈现新发展趋势 芯片开发将从技术难点转向场景落地。目前,人工智能芯片设计更多是从技术角度出发,以满足特定性能需求。未来,芯片设计需要从应用场景出发,借助场景落地实现规模发展。而且,现在应用于AI领域的芯片多为特定场景设计,不能灵活适应多场景需求,未来需要专门为人工智能设计的灵活、通用的芯片,成为人工智能领域的 中央处理器 。另外,现阶段AI芯片产业的发展方式主要以企业为主体,产品上下游企业的运营和管理相对独立,但同环节的企业却高度竞争,未来产业发展应以合作为主线,形成产业生态。

(文章来源:经济参考报 人工智能芯片发展需找准突破点 )

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