本文來自“2023年AI基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)詞條報(bào)告”，在AI芯片領(lǐng)域，國(guó)外芯片巨頭占據(jù)了大部分市場(chǎng)份額。全球范圍內(nèi)主要布局人工智能芯片的廠商有Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google等。美國(guó)的巨頭企業(yè)，憑借著多年在芯片領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，迅速切入AI領(lǐng)域并積極布局，目前已經(jīng)成為該產(chǎn)業(yè)的引領(lǐng)者。

我國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)起步較晚，技術(shù)上與世界先進(jìn)水平也還存在著較大的差距。國(guó)內(nèi)AI芯片市場(chǎng)也較為分散，集中度低。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起，人工智能已經(jīng)深入滲透到各個(gè)行業(yè)，特別是在互聯(lián)網(wǎng)等科技公司中更為普及。這些公司對(duì)于計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)和存儲(chǔ)設(shè)備的要求極高，因此對(duì)于底層技術(shù)的布局和提升更為重視，尤其是在人工智能芯片領(lǐng)域。

IDC預(yù)計(jì)，到2025年人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)726億美元。人工智能芯片搭載率將持續(xù)增高，目前每臺(tái)人工智能服務(wù)器上普遍多配置2個(gè)GPU，未來18個(gè)月，GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會(huì)上升。

2022年加速服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到67億美元，同比增長(zhǎng)24%。其中GPU服務(wù)器依然是主導(dǎo)地位，占據(jù)89%的市場(chǎng)份額，達(dá)到60億美元。同時(shí)NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服務(wù)器以同比12%的增速占有了11%的市場(chǎng)份額，達(dá)到7億美元。

從技術(shù)架構(gòu)來看，AI芯片主要分為圖形處理器（GPU）、現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）、專用集成電路（ASIC）、類腦芯片四大類。其中，GPU是較為成熟的通用型人工智能芯片，F(xiàn)PGA和ASIC則是針對(duì)人工智能需求特征的半定制和全定制芯片，類腦芯片顛覆傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)，是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的芯片，類腦芯片的發(fā)展尚處于起步階段。

AI芯片（GPU/FPGA/ASIC）在云端同時(shí)承擔(dān)人工智能“訓(xùn)練”和“推斷”過程，在終端主要承擔(dān)“推斷”過程，從性能與成本來看ASIC最優(yōu)；

ASIC作為專用芯片，算力與功耗在通用芯片GPU具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，但開發(fā)周期較長(zhǎng)，落地較慢，需一定規(guī)模后才能體現(xiàn)成本優(yōu)勢(shì)；

FPGA可以看做從GPU到ASIC重點(diǎn)過渡方案。相對(duì)于GPU可深入到硬件級(jí)優(yōu)化，相比ASIC在算法不斷迭代演進(jìn)情況下更具靈活性，且開發(fā)時(shí)間更短。

近年來GPU市場(chǎng)由英特爾、英偉達(dá)和AMD三分天下，其中英特爾的市場(chǎng)占比份額在60%以上，其次是英偉達(dá)和AMD。英特爾的身位領(lǐng)先主要得益于在家用機(jī)的集成GPU芯片市場(chǎng)的絕對(duì)主導(dǎo)地位，而在AI及高性能計(jì)算方面，則英偉達(dá)憑借其自身CUDA生態(tài)占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位。

美國(guó)陸續(xù)收緊中國(guó)獲得國(guó)際先進(jìn)芯片的能力，不僅限制中國(guó)進(jìn)口尖端芯片，還限制中國(guó)獲得最新的芯片生產(chǎn)工具。中國(guó)在FPGA、GPU領(lǐng)域缺乏有競(jìng)爭(zhēng)力的原創(chuàng)產(chǎn)品，只是基于FPGA/GPU做進(jìn)一步開發(fā)，這主要與我國(guó)在芯片領(lǐng)域一直缺乏關(guān)鍵核心自主技術(shù)有關(guān)，F(xiàn)PGA/GPU 的技術(shù)壁壘已很高，很難有所突破。