2019年云端ai芯片行业分析报告

…… 2024-05-31 10:03:27
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2019年云端ai芯片行业分析报告2019年8月ai芯片相比通用芯片在执行ai算法时效率更高、成本和功耗更低。ai芯片近年来持续火热,新入局者越来越多,根据gartner的预测,全球ai芯片市场规模将在未来五年内飙升,从2018年的42.7亿美元增长至343亿美元。ai芯片按技术路线可分为gpu、fpga和asic,按功能可分为云端训练芯片、云端推断芯片和终端推断芯片。相比cpu,ai芯片在执行深度学习算法时效率更高、成本和功耗更低,但其通用性相对较差。我们长期看好深度学习专用芯片asic的发展,随着人工智能逐渐普及,出货量的提升可以大幅摊薄asic前期投入成本,使之成为效率最高、功耗和成本最低、最适合于人工智能的芯片。一级市场上,**ai芯片融资总金额超过30亿美元。2015年前后涌现出一批ai芯片创业企业,同时有许多算法公司向上游拓展开发ai芯片。人工智能时代开启,多重因素共同推动对云端ai芯片的需求。摩尔定律逐渐失效,通用处理器cpu的算力无法持续提升,未来进一步提高算力只能牺牲芯片通用性。我们认为,一款ai芯片成功市场化必须具备两大条件:(1)足够广的应用空间;(2)相比cpu具备足够大的性能提升。算力是人工智能三大驱动力之一,人工智能市场发展不断拉动上游ai芯片的需求。预计**行业趋势:云端推断:推断过程是指直接将数据输入神经网络并评估结果的正向计算过程。相比训练芯片,推断芯片考虑的因素更加综合:单位功耗算力,时延,成本等等。image 20210311
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