发布时间:2020-12-18 18:58:14
来源:股票啦
股票啦网 www.gupiaola.com 2020年12月18日报道:AI芯片分类
从谷歌Alpha go战胜围棋名将李世石之后,人类意识到AI人工智能(161631)的强大,而图像识别、语音翻译等工具的应用,消费者也感受到人工智能(161631)带给大家生活上的便利。将来随着云计算、5G、自动驾驶等领域的进展,人工智能(161631)技术将迎来快速进展时期。作为人工智能(161631)技术提升所必需的芯片,也将展现迅速增长的行情趋势。
本期富途牛牛观看团参与了一场针对AI芯片领域的电话会议,通过行业专家解读,熟悉行业将来进展行情趋势。
1、什么是AI芯片
AI芯片关键针对人工智能(161631)应用,特殊是神经网络。随着国内相关独角兽的上市,华为、高通、苹果已经相继公布自己的AI芯片。
2、AI芯片特点
处理非结构化数据,例如,图文、视频、语音等,具有高效专用的计算能力,而且满足海量数据(603138)在计算和储备之间的高速通信。
3、AI芯片分类
通用型:适用于多用途场景,架构灵敏,可以适配于云端或边缘计算
专用型:根据特定具体场景打造
目前常见的有:
CPU——不过非很适合人工智能(161631),由于架构限制了自身算力,而且不能满足实时性要求,关键厂商有英特尔、AMD、高通
GPU——运用并行计算架构,比较匹配人工智能(161631)深度算法,因而在各类场景中领先落地,是目前云端AI训练的主力芯片,应用最广、灵敏度最高,关键厂商有英伟达、AMD
FPGA——功耗低,开发周期短,编程灵敏性高,特点适合物联网IoT产品,相关厂商有赛灵思(XLNX.US)、莱迪思(LSCC.US)、微芯科技(MCHP.US)
ASIC——体积小、功率低,定制性强,相关公司有英特尔、三星、高通
近年来还有谷歌的TPU,性能有了很大的提升,相比传统芯片提速30倍,能效比提高80倍,可是开发周期长、灵敏性低。
4、AI芯片关键应用
AI的基础关键是算力,通过深度学习算法,包含AI训练、AI推理,解决各类场景问题。应用分为三个部分:云端、边缘计算、终端场景。
云端关键负责算法训练,大数据的发掘,GPU、FPGA、ASIC都可以进行,将来也会隐藏多种芯片组合的方式;
边缘计算关键是AI和物联网的结合,将算力服务下降,更贴近数据源,这样可以弥补终端设备算力的不足,又能够解决云端带宽数据传输压迫,保证数据安全,特别是在解决5G低延时场景应用;
终端应用就是例如智能家居、机器人(300024)等物联网,以及像智专家机、平板、车载计算平台这类的移动计算平台,这里AI芯片关键负责推理;
个人明白:AI芯片在云端关键是预测发掘数据,形成解决方案,在终端应用场景就是解决各类问题,同时搭配边缘计算,保证反应的实时性,也可以缓解云端运算压迫,让AI的发挥更加顺畅
5、AI芯片的销售市场规模
全球销售市场2018年有43亿美元,到2023年将达到323亿美元,CAGR达到50%,关键是由于消费电子、物联网等下游应用的推进。
其中,云端销售市场2017年有26亿美元,2022年将进展为136年,CAGR贴近40%;边缘计算领域2019年为26亿美元,2024年增长到76亿美元,CAGR超过20%。
国内销售市场2019年为124亿元,到2021年将达到306亿美元,CAGR超过50%,增长潜力很大。其中,云端2021年销售市场规模达到221亿元,终端应用销售市场达到84亿元,都是维持高速增长的态势,增速都在50%以上。
6、AI芯片产业链介绍
基础是算法,计算机(512720)的视觉算法、语音识别算法、自然语言算法、机器学算法;
有了算法才能设计芯片,这里需要EDA软件进行电子设计,IP模块、硬件仿真设备等;
之后就是芯片制造,类似传统芯片,需要有晶圆代工、封装测试等环节;
成品的AI芯片就需要应用到云端或者终端,各类应用场景包含数据中心、消费电子、智能制造、自动驾驶、智慧安防等。
个人明白:产业链类似于AI芯片三大应用,从解决云端的运算,到处理各类具体终端应用。
7、AI芯片的商业模式
关键包含IP授权,例如国内寒武纪,将自己设计出的芯片功能授权给IC设计公司,例如华为海思,从而收取一笔固定的license花费,同时根据华为海思这款芯片的销量,寒武纪获得1%-3%的提成花费。
还有就是流片模式,由于这种前期投入大,但后期也能收益大,一般芯片定价采取8:20原则,即硬件成本和最终产品的售价之比为8:20,这样最终芯片的销售毛利率可以达到60%以上。
8、AI芯片关键应用场景介绍
数据中心,到2020年,其中用于AI训练的销售市场规模达到87亿美元,AI推理则达到106亿美元,估计2021年超级数据中心数量将达到628座,销售市场前景广阔。
消费电子,2020年销售市场规模已经超过25亿美元,其中智专家机就有12亿美元,高通、苹果、华为各大厂都有自己的AI芯片,支持人脸识别、语音助手等功能,将来还将在智能穿戴、AR、VR上有广泛的应用。
自动驾驶,估计到2025年销售市场规模达到80亿美元,由于是典型的需要边缘计算能力,而且是特定的应用场景,设计难度大,算力要求高,例如一台自动驾驶的车辆,需要6-12颗摄像头、3-12台毫米波雷达、5台激光雷达,这里需要的极强的总体解决方案,目前英伟达已经向几家车企提供了自己的解决方案。
9、行业进展行情趋势
将来随着云计算、物联网等下游应用的进展,将刺激云端AI需求提升;而5G、物联网,例如智能工厂、智能家居等也将促进边缘侧的进展;手机、平板消费电子以及自动驾驶车载平台会促进终端AI芯片的进展。
而且也会展现云边端融合一体化的进展行情趋势,假如企业具有多方面共同开发的能力,增长空间更大。
Q:相较传统芯片,AI芯片除了降本增效,还有哪些优势
A:在成本方面AI芯片其实不具备优势,可是由于在各应用场景上的使用效果,比如智慧城市安防,政府治理的需要,从个人体验和进展需求上,将大大提高人们的生活质量。
个人明白:AI芯片关键解决了传统芯片在不同使用场景上的应用需求。
Q:国内关键相关公司有哪些
A:提到的寒武纪,作为独角兽,已经在科创板上市,具有中科院背景,同时为华为提供麒麟芯片相关技术支持,可以说在国内研发能力上具有代表性,但由于芯片行业需要大量的资本投入以及长期的技术积存,和海外巨头相比,仍有较大的成长空间。
不过随着国产替代的行情趋势,无论是信创、服务器以及军用,还有民用大型场景使用上,加上贸易摩擦,目前国内具有很大的销售市场基础,将来的销售市场空间广阔。
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