圖檔來源：攝圖網
近日，以色列财政部、經濟部和稅務局發表聯合聲明，宣布準許美國英特爾公司在該國投資250億美元建立晶片工廠。美股盤中，英偉達股價大漲4.5%。
聲明說，這是以色列史上外國公司在該國最大的一筆投資，工廠将建在以南部加特鎮，并雇用數千名從業人員。英特爾承諾在2028年前完成投資并啟用該工廠，且至少營運至2035年。根據以色列鼓勵投資相關法律，英特爾将獲得投資額12.8%的補助，即32億美元。
——AI晶片是智能計算的主流模式
基于AI晶片的加速計算是目前智能計算的主流模式。AI晶片通過和AI算法的協同設計來滿足AI計算對算力的超高需求。目前主流的AI加速計算主要是采用CPU系統搭載GPU、FPGA、ASIC等異構加速晶片。
近年來，國産AI加速晶片廠商持續發力，在該領域取得了快速進展，相關産品陸續釋出，覆寫了AI推理和AI訓練需求，其中既有基于通用GPU架構的晶片，也有基于ASIC架構的晶片，另外也出現了類腦架構晶片，總體上呈現出多元化的發展趨勢。
——全球人工智能晶片市場規模分析
人工智能晶片是人工智能的大腦，随着全球人工智能終端裝置數量的增長以及邊緣計算的需求逐漸提升，全球人工智能晶片需求量快速增長，市場規模不斷擴大。根據Tractica公布的資料顯示，2019年全球人工智能晶片市場規模達110億美元，預計2020年全球人工智能晶片市場規模将增加至175億美元，2025年全球人工智能晶片市場規模有望突破720億美元。
——AI晶片競争格局
從應用領域分類來看，英偉達在全球雲端訓練晶片市場一家獨大，目前英偉達的GPU+CUDA計算平台是最成熟的AI訓練方案。此之外還有第三方異構計算平台OpenCL+AMD GPU以及雲計算服務商自研加速晶片這兩種方案，全球各晶片廠商基于不同方案，都推出了針對于雲端訓練的人工智能晶片。
全球雲端推斷晶片競争格局方面，雲端推斷晶片百家争鳴，各有千秋。相比訓練晶片，推斷晶片考慮的因素更加綜合：機關功耗算力、時延、成本等。初期推斷也采用GPU進行加速，但由于應用場景的特殊性，依據具體神經網絡算法優化會帶來更高的效率，FPGA/ASIC 的表現可能更突出。除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等傳統晶片大廠涉足雲端推斷晶片以外，Wave computing、Groq等初創公司也加入競争。中國公司裡，寒武紀、比特大陸同樣積極布局雲端晶片業務。
IDC指出，由于今年晶片市場需求疲軟，供應鍊庫存消耗過程仍在繼續，雖然今年下半年出現了零星的短單和急單，但仍難以扭轉今年上半年同比下降20%的局面。是以，預計2023年全球半導體銷售市場仍将下降12%。随着智能手機需求的逐漸複蘇以及對AI晶片的強勁需求，IDC預計，半導體市場将在2024年回歸增長趨勢，年增長率将在20%以上。
IDC亞太區半導體研究進階研究經理Galen Zeng表示，記憶體晶片制造商對供應和産量的嚴格控制，導緻晶片價格已經從今年11月初開始上漲。對人工智能的需求将推動整體半導體銷售市場在2024年複蘇。半導體供應鍊，包括設計、制造、封裝和測試，将告别2023年的低迷。
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