2023年中国AI芯片行业现状分析及未来发展趋势

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。

行业发展历程

AI芯片的发展历程可以追溯到2016年，当时人工智能芯片作为新兴领域开始爆发，相关技术和编译器逐渐成熟，并形成了相对稳定的架构设计。AI芯片行业的发展经历了多个阶段，从最初的算法训练为主导的GPU时代，到推理环节的FPGA和ASIC时代，再到现在的专用AI芯片时代。每个阶段都反映了人工智能在不同发展阶段的计算需求和技术进步。

行业发展相关政策

当前国内AI芯片高度依赖进口，近些年来，国家层面高度重视AI芯片产业发展，自2016年以来陆续发布一系列产业支持政策，从而为人工智能芯片业建立了优良的政策环境，促进行业繁荣发展。

行业产业链结构

AI芯片行业的产业链主要包括芯片设计、制造、封装和测试等环节。AI芯片行业上游的设计和制造需要大量的技术积累和研发投入。AI芯片的应用场景非常广泛，包括智能安防、无人驾驶、智能手机、智慧零售、智能机器人等几大行业。随着技术实力的提升和研发投入的增加，AI芯片的设计和制造水平将不断提高。

行业下游应用分析

随着我国互联网、5G、云服务、卫星定位等技术的长足发展，为我国无人驾驶的发展提供了技术支持，近年来我国无人驾驶行业市场规模也随之迅速增长。数据显示，2022年我国无人驾驶行业市场规模为2894亿元。无人驾驶汽车是未来汽车发展的重要方向，在无人驾驶等行业发展需求的拉动下，AI芯片行业发展空间广阔。

AI芯片行业现状分析

我国AI芯片行业市场规模呈现持续扩大的趋势，逐渐成为全球AI芯片市场的重要力量。数据显示，中国AI芯片市场规模在2018年约为64亿元，到2021年增长至850亿元，年均复合增长率高达67.7%。

行业投资情况

中国AI芯片行业的投资情况呈现出逐年增长的趋势。随着人工智能技术的不断发展和普及，对高性能、低功耗的AI芯片的需求不断增加，AI芯片市场预计将以高速增长，创造巨大商机。根据数据，2022年我国AI芯片投资数量共93起，投资金额达215.15亿元。虽然2022年的融资事件有所减少，但AI芯片仍然是内外资本持续关注的热点。

AI芯片市场产品结构

从AI芯片类型来看，GPU是最为常见的AI芯片类型之一，其并行计算能力和浮点运算能力使得它非常适合于深度学习等人工智能应用。在市场份额方面，根据数据，GPU的市场份额占据了绝对主导地位，其次是NPU和ASIC。

行业竞争格局

AI芯片行业的竞争格局主要集中在全球范围内，各大芯片厂商都在积极布局AI芯片市场。其中，英伟达是全球最大的AI芯片供应商，其市场份额占据了绝对的领先地位。据数据，2022年中国AI加速卡出货量约为109万张，其中英伟达在中国AI加速卡市场份额为85%，华为市占率为10%，百度市占率为2%。

重点企业营收

中国AI芯片行业的重点企业包括海思半导体、比特大陆、龙芯中科、景嘉微等。海思半导体是一家专注于半导体芯片研发和制造的公司，其产品线包括GPU、ASIC等多种类型的AI芯片，应用领域涵盖了安防、手机等多个领域。龙芯中科则是一家专注于自主可控计算机芯片研发和制造的公司，其产品线包括基于自主指令集LoongArch的CPU和GPU等。景嘉微则是一家专注于图形处理芯片和人工智能芯片研发和制造的公司，其产品线包括GPU和AI加速器等。

行业未来发展趋势

芯片行业整体受到政策鼓励支持，AI 芯片发展受益国内需求和国产化进程

芯片是信息化时代、数字化时代的基石。中国作为全球最大的半导体消费市场，芯片自给率不足，严重依赖进口。为发展国产芯片，实现进口替代，近年来政府出台了一系列政策支持国产芯片行业发展。

2020 年 8 月，国务院发布的《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》提出将从财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等 8个方面对集成电路和软件产业进行扶持，以加快集成电路和软件产业发展。AI芯片的发展将受益于芯片国产化的政策支持和庞大的国内市场需求。

AI 芯片研发将从技术导向转向场景导向

目前 AI 芯片设计更多的是从技术需求的角度出发，如芯片架构的选择、芯片性能指标提升等。随着 AI 芯片领域的竞争越来越激烈，各芯片企业除了在技术层面有所突破，还需加大应用场景的布局，以抢占更多的发展机遇。为了适应碎片化的应用市场，未来的芯片设计需要以客户终端需求为导向，从需求量、商业落地模式、市场壁垒等各个方面综合分析落地的可行性，借助场景落地实现 AI芯片的规模发展。

AI 芯片发展从侧重云端向端云一体化发展

云端芯片聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够支持大量运算共同运行，目前云端 AI 芯片应用已经相对成熟。随着智能音箱、自动驾驶、无人机、安防监控等应用的丰富，云端的部分推理乃至训练算力将迁移至边缘和终端侧，支撑本地业务的实时智能化处理与执行。边缘和终端侧对 AI 芯片的需求更为多样、更强调低功耗低成本、技术要求相对较低。

得益于人工智能等多种因素的推动，边缘计算将逐渐在公共安防、智能家居、智能交通等诸多领域应用。随着边缘计算兴起，端云一体化的算力布局方案渐成主流，不仅可以实现对算法结构的优化，还从本质上赋能各边缘和终端应用，提供更好更完整的解决方案。