人工智能芯片的市场定位？

一、人工智能芯片的市场定位？

人工智能加速器芯片被大肆炒作，但这个市场究竟有多大，如今有哪些公司是真的在卖人工智能芯片的？

来自ABI Research的两份新报告详细分析了当今人工智能芯片组市场的发展状况。其中，ABI Research首席分析师Lian Jye Su谈到了正在进入这个潜在利润丰厚市场的公司和技术。

云端的人工智能

第一份题为“云AI芯片组：市场格局和厂商定位”的报告，突出了云AI推理和训练服务的快速增长情况。ABI Research由此预计，AI芯片组市场规模预计将从2019年的42亿美元增长到2024年的100亿美元。目前这一领域的领导者Nvidia和英特尔正受到来自Cambricon Technologies、Graphcore、Habana Labs和Qualcomm等公司的挑战。

据Su介绍，Nvidia仍然是这个市场明显的领导者，这主要取决于Nvidia具有成熟的开发者生态系统及先发优势。

“随着人工智能模型、库和工具包的不断变化和更新，Nvidia成为了一个很好的选择，因为它能提供通用AI芯片组。当然，随着市场的不断成熟，这些优势将逐渐弱化，但至少在可预见的未来，Nvidia仍将处于强势地位。”

今天的云AI芯片组市场可以分为三个部分：首先是托管公有云的云服务提供商，包括AWS、微软、谷歌、阿里巴巴、百度和腾讯等；其次是企业数据中心，也就是私有云；此外，还有混合云，也就是公有云和私有云（VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell）的结合体。

该报告还确定了另一个新兴的细分市场——电信云，指的是电信公司为其核心网络、IT和边缘计算工作负载部署的云基础设施。

Su表示，这个新的细分市场为AI芯片组制造商带来了巨大的机遇。

“我们已经看到了像华为这样的网络基础设施厂商，还有诺基亚这样的厂商，推出了针对电信网络功能进行优化的ASIC。这是一个巨大的市场，Nvidia最近也一直在努力进入这个市场。”

2017年至2024年人工智能芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）

虽然Su认为短时间内其他厂商无法取代Nvidia在云端AI训练领域的主导地位，但具体在AI推理领域却并非由一家厂商主导，这在一定程度上是由推理工作负载在垂直方向各有不同的性质决定的。他说，预计ASIC将从2020年开始在该细分领域实现强劲增长。

眼下，将AI推理转移到边缘设备这一趋势意味着智能手机、自动驾驶汽车和机器人等设备对云的依赖减少了，但这并不意味着推理工作负载——一些云服务提供商认为推理工作负载要比训练工作负载大——就会减少，Su这样表示。

“一些人工智能永远不会走向边缘，例如聊天机器人和会话AI、欺诈监控和网络安全系统。这些系统将从基于规则的系统发展为基于深度学习的人工智能系统，这实际上会增加推理的工作量，使其足以取代那些转向边缘的推理工作负载。”

此外，谷歌的TPU可以解决在云端进行训练和推理问题，被视为CPU和GPU技术（分别由英特尔和Nvidia主导）的强大挑战者。正如报告所述，谷歌在TPU上取得的成功为其他自主开发AI加速器ASIC的云服务提供商（CSP）提供了蓝图，例如已经行动起来的华为、AWS和百度。

如果云服务提供商都在使用他们自己的芯片组，那么对于其他芯片组提供商来说，这个细分领域还有市场空间吗？

“这对于刚开始使用自己芯片组的CSP来说是极具挑战的，我们甚至预测，到2024年CSP这个市场将下降15％至18％。而机会更多地来自于私有数据中心领域。银行机构、医疗机构、研发实验室和学术界仍然需要运行人工智能，他们会考虑使用那些针对AI工作负载进行了更多优化的芯片组，这就给Cerebras、Graphcore、Habana Labs和Wave Computing等新手提供了一些优势。

其他将从这些趋势中受益的是IP核心授权厂商，例如ARM、Cadence和VeriSilicon，他们将负责帮助那些甚至是开始自主研发的企业进行芯片组设计。

边缘的人工智能

ABI第二份题为“边缘AI芯片组：技术展望和使用案例”的报告称，2018年边缘人工智能推理芯片组市场规模为19亿美元，边缘训练市场规模为140万美元。

今天有哪些应用是在边缘位置进行训练的？Su解释说，这些数据中包括网关（历史数据库或设备Hub）和内部部署服务器（在私有云中，但物理位置是靠近AI数据生成的地方）。专为内部部署服务器的训练任务设计的芯片组包括Nvidia的DGX，华为的网关和服务器，其中包括Ascend 910芯片组，以及针对来自Cerebras System、Graphcore和Habana Labs等内部部署数据中心的系统级产品。

“‘边缘训练’市场仍然很小，因为云仍然是人工智能训练的首选，”Su说。

2017年至2024年，针对推理和培训的AI芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）

边缘AI推理是2019年至2024年期间边缘人工智能市场实现31％复合年增长率的主要推动力。Su提到了三个主要市场（智能手机/可穿戴设备、汽车、智能家居/白色家电）以及三个利基市场。

第一个利基市场是机器人，因为依赖多种类型的神经网络，机器人通常需要异构的计算架构，例如用于导航的SLAM（同时定位和映射），用于人机界面的会话AI，用于对象检测的机器视觉，所有这些都会在不同程度上使用CPU、GPU和ASIC。目前，Nvidia、英特尔和高通正在这个领域进行激烈的竞争。

第二个利基市场是智能工业应用，涉及制造业、智能建筑、石油和天然气领域。我们看到，FPGA厂商因为遗留设备的原因在这一领域表现突出，但同时也要归功于FPGA架构的灵活性和适应性。

最后一个利基市场是“非常边缘”，即将超低功耗AI芯片组嵌入WAN网中的传感器和其他小端节点中。由于重点是超低功耗，因此这个领域主要由FPGA厂商、RISC-V设计和ASIC厂商主导。

那么到目前为止，谁在边缘人工智能推理领域领跑？

“意料外——或者意料内的——的是，智能手机AI ASIC厂商在这个领域占据领先，因为智能手机的出货量是很大的，例如苹果、海思半导体、高通、三星以及联发科等，如果说的是初创公司的话，我认为Hailo、Horizon Robotics和Rockchip似乎相对终端设备制造商来说发展势头相当快。”

Su还表示，软件对于边缘AI芯片组的商业实施和部署来说至关重要，Nvidia正在升级编译工具和构建开发人员社区，相比之下，英特尔和Xilinx的策略是初创公司合作，或者收购拥有基于软件的加速解决方案。

“芯片组厂商应该考虑向开发者社区提供工具包和库，通过开发者训练计划、竞赛、论坛和大会等方式进行，因为这能吸引开发者与芯片组厂商展开合作以开发相关应用，所有这些都不是初创公司可以轻易实现的。”

该报告给出的结论是，除了为开发者社区提供合适的软件和支持外，厂商还应该提供良好的开发路线图，以及其他技术价值链的支持，此外还需要让他们的芯片有大规模的使用案例，以及具有竞争力的定价。

二、人工智能芯片和普通芯片区别？

普通芯片按照预定的程序执行指定的操作，而人工智能芯片內含AI算法，能够自我学习，不断优化自身的操作

三、人工智能芯片

人工智能芯片：推动智能革命的未来之星

人工智能（AI）是近年来备受瞩目的热门技术领域，它在各个行业中发挥着越来越重要的作用。作为AI的核心组成部分，人工智能芯片扮演着关键角色，为智能设备和系统赋予超强的计算和处理能力。随着技术的日益发展，人工智能芯片将成为推动智能革命的未来之星。

人工智能芯片是一种专门设计用于加速执行人工智能任务的集成电路。与传统的通用处理器相比，人工智能芯片具备更高效的处理能力和能耗优势，能够执行复杂的AI算法和模型，从而实现对大规模数据的高效加工和分析。

人工智能芯片的分类

根据其设计和应用领域的不同，人工智能芯片可以分为以下几种类型：

• 图形处理单元（GPU）：GPU最早是为了处理图像和视频而设计的，但由于其并行计算的优势，逐渐成为了人工智能计算的重要推动力量。GPU能够同时处理大量数据，对于并行计算密集型的深度学习任务效果显著。
• 应用特定集成电路（ASIC）：ASIC芯片能够在设计之初就专门针对特定的AI任务进行优化，因此具备更高的计算速度和更低的功耗。ASIC芯片在数据中心等需要大规模AI计算的场景中得到广泛应用。
• 可编程逻辑门阵列（FPGA）：FPGA芯片具备可编程性，可以通过自定义的逻辑电路实现特定的AI计算任务。相比于ASIC芯片，FPGA芯片能够进行灵活的重构，适应不同的计算需求。
• 神经网络处理单元（NPU）：NPU是一种专门为神经网络计算而设计的芯片，具备高度并行的计算结构和丰富的内存带宽，能够高效地执行神经网络的训练和推断。

人工智能芯片的应用

人工智能芯片在各个领域都具备广阔的应用前景。以下是一些人工智能芯片应用的典型例子：

• 智能手机和智能音箱：人工智能芯片的高效计算和能耗优势使得智能手机和智能音箱等智能设备能够实现语音识别、图像识别、自然语言处理等复杂的AI任务。
• 自动驾驶：人工智能芯片为自动驾驶系统提供了强大的计算能力，能够实时分析和理解车辆周围的环境信息，实现智能驾驶和自动避障。
• 医疗诊断：人工智能芯片能够对大量的医疗图像和数据进行高效处理和分析，为医生提供快速准确的诊断结果，帮助改善医疗诊断的精确性。
• 智能安防：人工智能芯片在视频监控和安防系统中的应用越来越广泛。通过实时的目标检测和行为分析，可以实现智能报警、区域监控等功能，提高安防水平。
• 金融风控：人工智能芯片可以对金融数据进行高速计算和分析，帮助金融机构进行风险评估和反欺诈分析，保障金融交易的安全和稳定。

人工智能芯片的发展趋势

随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能芯片也在不断发展和演进。以下是人工智能芯片未来的发展趋势：

• 性能提升：为了应对越来越复杂的AI任务，人工智能芯片的计算能力将持续提升。未来的AI芯片将采用更先进的制程工艺和架构设计，实现更高的运算效能和更低的功耗。
• 多模态处理：人工智能芯片将不仅仅局限于处理单一的数据类型，而是能够同时处理多种数据类型，如图像、语音、视频等。这将进一步提升人工智能系统的感知和分析能力。
• 边缘计算：为了满足对实时性和隐私性的需求，人工智能芯片将更多地应用于边缘计算场景。通过在终端设备上进行AI计算和推理，可以减少数据传输和延迟，提升系统的响应速度。
• 可持续发展：人工智能芯片的能耗问题一直备受关注，未来的发展将更加注重能效和可持续性。通过优化架构设计和算法算力的平衡，可以实现更高效的能源利用和环境保护。

总之，人工智能芯片作为推动智能革命的重要驱动力量，正在发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断进步和应用的不断扩展，人工智能芯片将继续发展，为各行各业带来更多的创新和机遇。

四、人工智能芯片原理？

人工智能芯片的原理主要是通过硬件加速来提高神经网络算法的计算性能。传统的中央处理器（CPU）虽然可以用来执行神经网络算法，但其并行计算能力较差，难以实现高效、复杂的神经网络模型，因此新的硬件加速技术应运而生。

目前市面上常见的人工智能芯片有图形处理器（GPU）、专用集成电路（ASICs）和场效应晶体管（FPGA）等。不同类型的芯片在实现方案和运算方式上略有不同，但基本都采用了定点运算和脉动阵列的方式，在时间和空间上进行并行计算，从而可以大幅提高神经网络模型的训练速度和推理速度。

总的来说，人工智能芯片的原理是在硬件层面通过并行计算和高效运算来加速神经网络算法的运行。

五、人工智能芯片如何应用？

人工智能芯片可以应用于各种领域，包括以下几个方面：

1. 机器学习：人工智能芯片可以加快训练和推理过程，提高机器学习模型的性能和效率。它们可以处理大量的数据并进行实时决策，能够在较短的时间内识别模式、学习规律，提供更准确的预测和分析。

2. 计算机视觉：人工智能芯片可以用于图像和视频处理。通过深度学习算法，芯片能够从图像和视频中提取特征、识别物体、实现目标检测、人脸识别等功能。这些应用包括安防监控、自动驾驶、医学影像分析等。

3. 自然语言处理：人工智能芯片可以处理和理解人类语言，包括语音识别、语义理解、机器翻译等任务。这些芯片可以用于智能助理、智能客服、语音识别输入等应用。

4. 机器人和自主系统：人工智能芯片可用于控制和管理机器人和自主系统。通过集成感知、决策和执行功能的芯片，机器人和自主系统可以感知周围环境、做出决策、执行任务，实现自主导航、智能控制等功能。

5. 联网设备和物联网：人工智能芯片可以嵌入到各种联网设备中，使其具备智能化的能力。通过与云端的联动，这些设备可以进行数据分析、智能控制，实现智能家居、智慧城市等应用。

总而言之，人工智能芯片在各个领域都有广泛的应用，能够为各种智能化系统和设备提供高效的处理能力和智能决策能力。

六、人工智能芯片的要求？

AI人工智能需要使用高性能的芯片来支持其计算需求。以下是一些常用的AI芯片：

1. GPU（图形处理器）：GPU是一种高度并行化的处理器，可以同时执行多个任务，适合于AI训练和推理等计算密集型任务。

2. ASIC（专用集成电路）：ASIC是一种定制化的芯片，针对特定的应用场景进行设计和优化，可以提供更高的性能和效率。

3. FPGA（现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程逻辑芯片，可以根据需要重新配置其电路结构，适合于快速原型开发和实验。

4. CPU（中央处理器）：CPU是计算机系统中最基本的处理器之一，虽然不如GPU和ASIC在AI计算方面表现出色，但仍然可以支持一些基本的AI应用。

总之，不同类型的AI应用可能需要不同类型的芯片来支持其计算需求。随着技术不断发展和创新，未来还会有更多新型芯片涌现出来。

七、人工智能ai芯片区别？

       一、性能与传统芯片，比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时，更快、更节能。人工智能AI芯片的算法更具优势

       二、工艺没有区别，大家都一样。至少目前来看，都一样。人工智能AI芯片的NPU单元功能更强大

八、内存芯片占芯片市场多少？

2020年，内存芯片占芯片市场30%左右。

九、人工智能需要芯片吗？

人工智能机器人需要智能机器人芯片

通用芯片(GPU)。GPU是单指令、多数据处理,采用数量众多的计算单元和超长的流水线,主要处理图像领域的运算加速。

十、人工智能芯片正确表述？

具备人工智能学习功能的处理单元