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全球AI芯片投资版图公开!机会都在这五大场景

| 2021-02-09

编 | 十四

过去一年,随着人工智能在各个行业的逐步落地,AI芯片的发展路径逐渐明朗。在行业走过野蛮生长,开始加速落地、加速整合的过程中,也有更多的AI芯片公司也开始走出属于自己的差异化路线。

本期的智能内参,我们推荐来自中金公司的AI芯片专题报告,从市场着手解读现有的芯片品类,并对目前主要的本土AI芯片企业进行盘点。如果想收藏本文的报告(中金公司-AI芯片:应用落地推动产品多样化),可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc282”获取。

以下为智能内参整理呈现的干货:

AI芯片投资地图

AI 芯片设计是人工智能产业链的重要一环。自 2017 年 5 月以来,各 AI 芯片厂商的新品竞相发布,经过一年多的发展,各环节分工逐渐明显。

▲AI芯片新品竞相发布(自2017年5月以来发布的 AI 芯片一览)

AI 芯片的应用场景不再局限于云端,部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。除了追求性能提升外,AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。

目前,人工智能产业链中,包括提供 AI 加速核的 IP 授权商,各种 AI 芯片设计公司,以及晶圆代工企业。

▲AI芯片投资地图

如上图所示,按部署的位置来分,AI 芯片可以部署在数据中心(云端),和手机,安防摄像头,汽车等终端(边缘)上。

按承担的任务来分,可以被分为用于构建神经网络模型的训练芯片,与利用神经网络模型进行推断的推断芯片。训练芯片注重绝对的计算能力,而推断芯片更注重综合指标,单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。

训练芯片受算力约束,一般只在云端部署。推断芯片按照不同应用场景,分为手机边缘推断芯片、安防边缘推断芯片、自动驾驶边缘推断芯片。为方便起见,我们也称它们为手机 AI 芯片、安防 AI 芯片和汽车 AI 芯片。

由于AI芯片对单位能耗算力要求较高,一般采用14nm/12nm/10nm等先进工艺生产。台积电目前和 Nvidia、Xilinx 等多家芯片厂商展开合作,攻坚 7nm AI 芯片。

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