人工智能晶片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的子產品(其他非計算任務仍由CPU負責)。
人工智能晶片行業競争格局 人工智能晶片行業發展趨勢分析
業界關于AI晶片的定義仍然缺乏一套嚴格和公認的标準。比較寬泛的看法是，面向人工智能應用的晶片都可以稱為AI晶片。由于需求的多樣性，很難有任何單一的設計和方法能夠很好地适用于各類情況。是以，湧現出多種專門針對人工智能應用的新穎設計和方法，覆寫了從半導體材料、器件、電路到體系結構的各個層次。
人工智能晶片具有兩個突出特點：一是算法與晶片的高度契合，面向終端和雲端不同需求提升計算能力;二是專門面向細分應用場景的智能晶片，如語音識别晶片、圖像識别晶片、視訊監控晶片等。目前的人工智能正處于産業化的早期階段，所有的國家都站在了同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度的關注，完成了一系列政策層面的頂層設計。而擁有大量的資料并對資料主權的管理以及應用場景的本土化，也必将進一步助力中國本地晶片公司的崛起。而作為紮根中國的外資企業們，也應積極投身中國的人工智能發展大潮之中，在技術、市場和人才等方面和本土公司開展共赢合作，共同助力中國人工智能産業的發展和壯大。
根據中研普華産業研究院釋出的《2022-2027年中國人工智能晶片行業發展分析及投資風險預測報告》顯示：
第一節 全球人工智能晶片市場總體情況分析
一、 全球人工智能晶片行業的發展曆程
全球半導體産業發展至今，總共有三次轉移曆程。
第一階段：由美國轉移到日本。日本從裝配開始全面學習美國半導體技術，電器時代向PC時代轉變;
第二階段：由美國、日本轉移到台灣、南韓。日本晶片産業受美國施壓及本土經濟乏力而衰落，PC時代持續繁榮;
第三階段：由美國、台灣、南韓轉移到中國。中國晶片産業擁有巨大下遊市場，勞動力豐富，且背靠國家産業政策和活躍社會資本的支援。PC時代向萬物互聯、人工智能時代轉變，激發對AI晶片的需求。
二、 全球人工智能晶片市場規模
圖表：2019-2021年全球人工智能晶片行業市場規模(機關：億美元)
資料來源：中研普華産業研究院
2021年全球AI晶片市場規模約為260億美元。随着人工智能技術日趨成熟，數字化基礎設施不斷完善，人工智能商業化應用将加速落地，推動AI晶片市場高速增長。
三、 全球人工智能晶片市場區域分布
歐美依然是全球人工智能晶片行業發展領先區域
城市AI技術的創新在一定程度上也代表着這個城市的AI晶片的發展水準以及發展潛力。城市是承載AI技術創新融合應用的綜合性載體，也是人類與AI技術産生全面感覺的集中體驗地。過去幾年，全球各地的主要城市都在AI技術的發展中發揮了差異化作用，建構了各自的生态體系，并在賦能産業應用、助力區域經濟發展方面實作初步效果，掀起了人類對新一輪産業革命的思考、認知和行動。
随着AI應用紛紛落地于城市層面，城市逐漸成為AI創新融合應用的主戰場。雖然全球各地AI技術的關鍵成功要素各有差異，但總體而言都建構了有利于技術與城市融合的生态發展體系。
四、 全球人工智能晶片行業競争格局
近年來，各類勢力均在發力AI晶片，參與者包括傳統晶片設計、IT廠商、技術公司、網際網路以及初創企業等，産品覆寫了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。
根據相關市場調研機構釋出的榜單來看，前十依然是歐美韓日企業，國内晶片企業如華為海思、聯發科、Imagination、寒武紀、地平線機器人等企業進入該榜單，其中華為海思排12位，寒武紀排23位，地平線機器人排24位。
圖表：全球人工智能晶片行業企業排名
資料來源：中研普華産業研究院
五、 全球人工智能晶片行業發展趨勢
(1)更高效的大卷積解構/複用
在标準SIMD的基礎上，CNN由于其特殊的複用機制，可以進一步減少總線上的資料通信。而複用這一概念，在超大型神經網絡中就顯得格外重要。如何合理地分解、映射這些超大卷積到有效的硬體上成為了一個值得研究的方向，
(2)更低的Inference計算/存儲位寬
AI晶片最大的演進方向之一可能就是神經網絡參數/計算位寬的迅速減少——從32位浮點到16位浮點/定點、8位定點，甚至是4位定點。在理論計算領域，2位甚至1位參數位寬，都已經逐漸進入實踐領域。
(3)更多樣的存儲器定制設計
當計算部件不再成為神經網絡加速器的設計瓶頸時，如何減少存儲器的通路延時将會成為下一個研究方向。通常，離計算越近的存儲器速度越快，每位元組的成本也越高，同時容量也越受限，是以新型的存儲結構也将應運而生。
(4)更稀疏的大規模向量實作
神經網絡雖然大，但是，實際上有很多以零為輸入的情況，此時稀疏計算可以高效的減少無用能效。來自哈佛大學的團隊就該問題提出了優化的五級流水線結，在最後一級輸出了觸發信号。在Activation層後對下一次計算的必要性進行預先判斷，如果發現這是一個稀疏節點，則觸發SKIP信号，避免乘法運算的功耗，以達到減少無用功耗的目的。
(5)計算和存儲一體化
計算和存儲一體化(process-in-memory)技術，其要點是通過使用新型非易失性存儲(如ReRAM)器件，在存儲陣列裡面加上神經網絡計算功能，進而省去資料搬移操作，即實作了計算存儲一體化的神經網絡處理，在功耗性能方面可以獲得顯著提升。
近幾年，AI技術不斷取得突破性進展。作為AI技術的重要實體基礎，AI晶片擁有巨大的産業價值和戰略地位。但從大趨勢來看，目前尚處于AI晶片發展的初級階段，無論是科研還是産業應用都有巨大的創新空間。現在不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新産品，國内百度、阿裡等紛紛布局這一領域，也誕生了寒武紀等AI晶片創業公司。在CPU、GPU等傳統晶片領域與國際相差較多的情況下，中國AI晶片被寄望能實作彎道超車。
目前,傳統晶片已不能滿足人工智能對晶片性能及算力的要求,如何建構出高效的人工智能晶片,将晶片技術與人工智能技術有效地結合起來成為目前的熱點話題。
本報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟資訊中心、國務院發展研究中心、工信部、中國行業研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎資訊等公布和提供的大量資料和資料，客觀、多角度地對中國人工智能晶片市場進行了分析研究。
報告在總結中國人工智能晶片發展曆程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國人工智能晶片的發展趨勢給予了細緻和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直覺的比較，為人工智能晶片企業在激烈的市場競争中洞察先機，能準确及時的針對自身環境調整經營政策。
了解更多行業資料詳情，可以點選查閱中研普華産業研究院的《2022-2027年中國人工智能晶片行業發展分析及投資風險預測報告》。
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