【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

　　摘要：半導體芯片應用領域已經從傳統的PC群發展到規模化數據應用中心，并且已經拓展云端和AI智能端。隨著中美歐日等國相繼出臺政策扶持AI產業發展，英特爾、英偉達、谷歌、華為、高通、博通等科技巨頭下沉做AI算力芯片，AI芯片的核心競爭力在哪里?那么未來競爭格局將是怎樣?誰又將決勝未來呢?本文簡要分析并重點回答這三大問題。

　　AI芯片核心競爭力：云端+邊緣端多維度的適用

　　當前人工智能(AI)主要分為三大構成要素：數據、算法和芯片算力。芯片算力已經成為各國各大巨頭逐鹿焦點。AI芯片是指專門針對AI算法做出特定設計的芯片，與傳統的CPU最大的不同點是AI芯片具有大量的計算單元，能夠滿足大規模并行計算的需求。

　　基于通用性與計算性能差異，AI芯片具備三大明確的技術路徑：(1)通用GPU(游戲業務中圖形處理，并能滲透數據中心訓練端)；(2)更可編程的FPGA(迭代升級快速，場景化應用前景廣大)；(3)定制化ASIC(適用不同需求的終端)。

　　云端計算設備穩定性和能耗持續性良好，并能提供海量訓練樣本數據，適合模型訓練。深度學習分為模型訓練與推斷判斷，模型訓練需要海量的訓練樣本，根據業內普遍反饋，模型訓練迭代優化時長為數小時到數天，云端計算設備可提供良好的穩定性和能耗持續性，因此適合模型訓練。

　　智能化的關鍵基礎設施將帶動智能邊緣中心的AI芯片成倍增長。根據IDC《全球數據中心市場2018年預測》：到2021年隨著企業通過連接核心和邊緣數據中心資源來支持數字化轉型的進行，中國企業數據中心25%的關鍵基礎設施將實現智能化，而在智能邊緣中心的智能IT也將會更多。

　　AI芯片的未來競爭格局：美國領先，中國后來居上

　　美國廠商絕對領先：英偉達和AMD掌握GPU話語權，針對企業級客戶需求的突圍點是FPGA和ASIC。AI計算設備主要是指搭載GPU/FPGA/ASIC等專用芯片或加速卡并針對特定應用場景的做出迭代優化的設備。云端AI計算設備主要是指服務器等計算設備，而GPU芯片主導權掌握在傳統的英偉達和AMD等巨頭廠商手中，根據DRAM eXchange市場跟蹤數據，在2017H1英偉達占據全球GPU出貨份額的近70%。盡管賽靈思掌握FPGA領域90%左右市場份額，但如地平線、寒武紀等國內創業公司仍在FPGA和ASIC領域做出較大突破，并已經開始流片量產。

　　中國后來居上，看好華為GPU在云端重點突破。2017年7月華為宣布達芬奇計劃，主要內容包括：一是將AI引入華為的所有產品和服務當中，包括電信基站、云數據中心、智能手機、監控攝像頭等;二是為數據中心開發新的AI芯片，使得語音識別、圖像識別等應用可以在云端使用。目前華為正在與微軟等合作伙伴商討將其AI芯片應用于云端業務，這離不開華為在研發領域的持續性投入。根據華為公布的2017年報，其研發費用達897億元人民幣，同比增長17.4%，近十年投入研發費用超過3940億元。在持續的研發投入下，華為海思麒麟970被稱作全球首款手機AI處理器，剛發布的麒麟980還首次搭載了雙NPU。可見華為在終端的AI應用已經處于領先地位，未來看好云端業務。

　　誰將決勝未來：新一輪“星球大戰”中國家意志下企業精神

　　AI芯片競爭，歸根結底是持續性投入資本和人力的競爭，而這由將取決于國家層面的支持力度和創新企業家精神。

　　從實質上看，AI競爭堪稱新一輪的“星球大戰”，國家意志起到引領作用。2016年10月美國國家科學技術委員會發布《國家人工智能研究和發展戰略計劃》，2016年5月年國家發改委發布《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，國務院又相繼發布《新一代人工智能發展規劃》，確立我國新一代人工智能發展“三步走”目標：到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，到2025年人工智能基礎理論實現重大突破，到2030年成為世界主要人工智能創新中心。到2030年我國AI將帶動相關產業規模超過10萬億元。

　　企業家戰略布局和創新精神將成為決定因素。在明確的政策指引下，科技巨頭看到AI產業的廣闊前景和芯片的核心卡位價值，紛紛搶灘布局，而這其中的關鍵決定因素之一就是企業家的創新精神，英偉達的黃仁勛、華為的任正非等人無不是技術至上主義者，戰略眼光慧具遠至十年以后，重視人才和未來技術儲備。同時互聯網巨頭阿里也紛紛成立達摩院等未來技術研究部門，將觸角從AI上層應用深化到底層芯片算力。

　　結語

　　AI芯片將成為未來核心技術的關鍵賽道，而國家意志之下的企業創新將成為決勝因素。從目前現狀來看，美國占據先發優勢，并已經形成一定程度的護城河，而中國的華為、阿里以及寒武紀等全力追趕，也將取得一席之地。