400 8877 0012024年AI芯片行業(yè)發(fā)展前景與現(xiàn)狀分析
時(shí)間：2024-03-26 10:37:00 閱讀：1868 整理：成都市場(chǎng)調(diào)查公司
3月25日，胡潤(rùn)研究院發(fā)布的《2024胡潤(rùn)全球富豪榜》顯示，十億美元企業(yè)家人數(shù)比前一年增加5%，總財(cái)富增長(zhǎng)9%;一半以上的新增財(cái)富來(lái)自于AI(人工智能)。榜單顯示，埃隆·馬斯克成為世界首富，這是他四年來(lái)第三次成為世界首富，財(cái)富1.67萬(wàn)億元人民幣，比去年增加了5300億元，主要得益于特斯拉股價(jià)的飆升。
近兩年，隨著大家越來(lái)越意識(shí)到AI芯片對(duì)于算力的重要性，AI芯片這一賽道中的玩家也越來(lái)越多。
隨著AI大模型爆發(fā)，過去一年多全球科技巨頭在AI領(lǐng)域展開了一場(chǎng)激烈競(jìng)逐。特斯拉CEO埃隆·馬斯克將AI軍備競(jìng)賽比作一場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)的撲克游戲，稱參與角逐的企業(yè)每年需要在AI硬件上投入數(shù)十億美元，才能保持競(jìng)爭(zhēng)力。
AI芯片行業(yè)發(fā)展前景與現(xiàn)狀分析
眼下，全球最大的科技公司正在競(jìng)相購(gòu)買英偉達(dá)H100 GPU。這款芯片對(duì)于構(gòu)建和訓(xùn)練為ChatGPT等聊天機(jī)器人提供支持的大型語(yǔ)言模型至關(guān)重要。
AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價(jià)的方法，但缺點(diǎn)是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲(chǔ)器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。技術(shù)手段方面AI市場(chǎng)的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU，GPU，F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計(jì)正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通，以及IBM等公司開發(fā)至少需要一個(gè)CPU來(lái)控制這些系統(tǒng)，但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時(shí)，就會(huì)需要各種類型的協(xié)處理器。。
近兩年，隨著大家越來(lái)越意識(shí)到AI芯片對(duì)于算力的重要性，AI芯片這一賽道中的玩家也越來(lái)越多。人工智能技術(shù)的發(fā)展將開啟一個(gè)新的時(shí)代——算法即芯片時(shí)代。
值得一提的是，盡管此前該領(lǐng)域玩家眾多，作品也在不斷更新迭代，但到目前為止，完全符合描述和基準(zhǔn)測(cè)試的AI芯片寥寥無(wú)幾。而依圖科技并非芯片創(chuàng)業(yè)公司，兩年前在進(jìn)軍投入大、門檻高的芯片行業(yè)時(shí)，便選擇了高端玩家頗多的領(lǐng)域——自研云端 AI SoC，且在產(chǎn)品上正面PK英偉達(dá)(Nvidia)，頗有要挑硬骨頭下手的意思。
這意味著在當(dāng)下全球人工智能進(jìn)入第三次爆發(fā)期，中國(guó)人工智能企業(yè)在一定程度上已經(jīng)與世界巨頭處于同一起跑線。傳統(tǒng)意義上，大多數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理都是在云端或基于服務(wù)器完成的。
隨著終端處理器性能的不斷提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模檢測(cè)、分類和識(shí)別等逐漸從云端轉(zhuǎn)移到終端側(cè)。這主要有三點(diǎn)原因：
首先，AI能力的端側(cè)遷移是用戶使用場(chǎng)景所需的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)由云走向邊緣。IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，未來(lái)幾年內(nèi)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)將達(dá)到總數(shù)據(jù)量的50%，這些數(shù)據(jù)由終端采集和產(chǎn)生，也需要端側(cè)AI芯片就近分析處理。
其次，AI能力的端側(cè)遷移亦是提升人工智能用戶體驗(yàn)的重要方式。在端側(cè)，人工智能關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)包括即時(shí)響應(yīng)、隱私保護(hù)增強(qiáng)、可靠性提升，此外，還能確保在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下用戶的人工智能體驗(yàn)得到保障。
最后，AI處理能力的端側(cè)遷移是人工智能數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的需要。
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