集微網消息，日前億歐智庫釋出的《2022中國人工智能晶片行業研究報告》預測，到2025年，中國人工智能核心産業市場規模将達到4000億元人民币，其中基礎層晶片及相關技術的市場規模約1740億元。GPU、ASIC、FGPA、類腦晶片等四類主要的人工智能晶片及系統級智能晶片在國内進展程度各有不同，用于雲端的訓練、推斷等大算力通用晶片發展較為落後；适用于更多垂直行業的終端應用晶片如自動駕駛、智能安防、機器人等專用晶片發展較快。
此前億歐智庫提出，人工智能晶片的發展分為三個階段，第一階段由于晶片算力不足，神經網絡算法未能落地；第二階段晶片算力提升，但仍無法滿足神經網絡算法需求；第三階段，GPU和新架構的AI晶片促進了人工智能的落地。目前，随着第三代神經網絡的出現，彌合了神經科學與機器學習之間的壁壘，AI晶片正在向更接近人腦的方向發展。
大陸近幾年在政府政策引導下，人工智能晶片市場持續快速發展，同時，各行業數字化轉型加速，産生了更多樣化的人工智能産業應用資料和更複雜的深度學習算法需求，推動邊緣/終端晶片市場持續增長。億歐智庫預測，随着人工智能整體市場從疫情中恢複，伴随着技術成熟及數智化轉型更新，内在需求增加，中國人工智能核心産業市場規模将持續平穩增長，預計2025年将達到約4000億元。同時，随着大算力中心的增加以及終端應用的逐漸落地，中國AI晶片需求也持續上漲，類腦等新型晶片預計最早于2023年進入量産，2024年及2025年或将開始有較大幅度增長，屆時市場規模預計将達到1740億元。
在技術趨勢方面，億歐智庫指出，AI晶片将向着更低功耗、更接近人腦、更靠近邊緣的方向發展。随着AI硬體加速技術逐漸走向成熟，未來可能更多創新會來自電路和器件級技術的結合，比如存内計算、類腦計算，或是針對特殊的計算模式或模型，比如稀疏化計算和近似計算。同時，如果算法不發生大的變化，按照目前AI加速的主要方法和半導體技術發展的趨勢，或将在不遠的将來達到數字電路的極限（約1到10TFlops/W），往後則要靠近似計算、模拟計算，甚至是材料或基礎研究上的創新。
在應用層面，随着技術成熟，AI晶片的應用場景除了在雲端及大資料中心，也會随着算力逐漸向邊緣端移動，逐漸專注于特殊場景的優化，同時還将随着智能産品種類日漸豐富，部署于智能手機、安防攝像頭、自動駕駛汽車等智能終端，智能産品種類也日趨豐富，這催生了大量的智能晶片需求。但是目前，雲端仍是AI的中心，在對隐私、網絡安全和低延遲的需求推動下，更高性能的計算晶片和學習架構将是解決問題的關鍵。
在投資方面，相比2020年，去年人工智能領域投資數量有所降低，但單筆投資規模呈上升趨勢，AI晶片産業也持續有資本進入，單筆融資均超億元，全年人工智能晶片相關領域投資事件共有92起，總金額約300億元。其中在披露融資金額中最高的是地平線在去年完成的15億美元C系列融資（2020年12月，地平線宣布啟動總額預計超過7億美金的C輪融資，此後陸續獲得了1.5億美元C1輪融資、4億美元C2輪融資、3.5億美元C3輪融資，地平線C輪融資額也超出預定目标）。
在人才方面，國内人工智能企業在人才招聘中遇到不少阻礙，人才缺乏、成本高是主要的問題，不同技術方向崗位的人才供需比普遍低于0.4，其中智能語音崗位的人才供需比僅0.08。
展望未來，中國人工智能晶片行業挑戰與機遇并存。
首先，政策扶持和市場需求仍是人工智能晶片發展的主要驅動力。在算法上，除了創新計算範式的研發，資料問題也将在政策的指導下得到解決，更大的發揮中國龐大資料集的價值，為AI算法提供更大量、更準确的資料集進行學習與訓練。
其次，随着中國數字化變革驅動底層技術的逐漸提升，在AI領域的國際影響力逐年上漲，在大資料、晶片設計和應用落地等方面逐漸建立起優勢地位，吸引了更多海外人才回國創業、就業。 國家也開始重視人工智能相關人才的培養，中央及各地方政府出台了多個人才培養與引進相關政策；在2018-2021年，超過300所高校開設了人工智能專業；部分企業也開始與高校進行合作，以産學研合作教學模式共同培養綜合能力突出的優質人才，進一步推動人工智能及晶片的發展。
最後，完整流暢的生态監管系統将助力技術與豐富場景的貼合，加快AI落地。未來，産業鍊結構或将重構，更多的企業、高校、組織或将形成合力，形成完整的技術及商業生态，共同推動人工智能及晶片的可持續發展。
需要注意的是，在相關晶片設計制造領域，中國仍缺乏設計軟體，先進制程及裝置與世界領先水準仍有差距，瓶頸較難突破，是以晶片制造環節仍有差距，十分依賴進口。（校對/Mike）