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电子行业研究报告：人工智能风起云涌，算力芯片需求升温。ChatGPT 揭开 AI 发展大幕，算力芯片迎来黄金发展期。ChatGPT 一经问世 便得到了广泛关注，成为史上用户数增长最快的消费者应用。国内外巨头纷纷 推出生成式 AI 产品加入大模型竞赛，微软发布 Microsoft 365 Copilot，打破了 传统办公软件的方式。Meta 相继发布其大语言模型 LLaMA，和针对机器视 觉领域的通用图像分割模型 SAM，AI 视觉有望飞跃式提升。而国内巨头如百 度、华为、阿里、商汤等企业亦于近期纷纷发布 AI 大模型，AI 商业化进程提 速，将为更多行业和应用领域赋能，一场席卷全球科技领域的 AI 变革时代正 在悄悄拉开序幕。而随着 GPT-4 的发布，AI 大跨步进入多模态发展时代，所 需要处理、训练的数据从单纯的文本数据转为图像、文字、语音、视频在内的 多媒体数据，所需要算力也呈指数级增长。根据 OpenAI 发布的报告《AI and Compute》，自 2012 年以来，AI 训练应用的算力需求每 3-4 个月就会翻倍，至 今 AI 算力增长超过了 30 万倍，算力芯片作为硬件基础，迎来黄金发展期。

GPU 领衔追求卓越算力性能，HBM 突破存力瓶颈为 AI 保驾护航。作为用于 加速人工智能训练和推理任务的专用硬件，AI 算力芯片既包括 CPU、GPU、 FPGA 等传统芯片，也包括以 TPU、VPU 为代表的专门针对人工智能领域设 计的 ASIC 芯片，GPU 擅长并行计算且具有大量核心和高速内存，能够极大缓 解计算层面的瓶颈，已经成为了当今主流的 AI 推理计算不可或缺的一部分， 约占国内 AI 芯片市场份额的 90%（IDC，2021H1 数据），其他非 GPU 芯片亦 扮演越来越重要的角色，预计到 2025 年合计占比将超过 20%。主流算力芯 片外，芯片存取能力亦是决定 AI 运算效果的重要一环，处理器和存储器间鸿 沟日益拉大，“内存墙”问题亟待解决。HBM 突破了内存容量与带宽瓶颈，被 视为新一代 DRAM 解决方案，成为 AI 时代不可或缺的关键技术。

AI 浪潮带动算力芯片市场持续扩容，国产替代势在必行，本土厂商加速成长。 市场空间方面：“云+边+端”应用场景协同发力，共同驱动上游 AI 芯片行业 成长。根据 WSTS 数据，全球 AI 芯片市场规模将从 2019 年的 110 亿美元增 长至 2025 年的 726 亿美元，CAGR 为 37%。未来随着“AI+”应用场景的逐 步落地，AI 芯片需求有望持续提升。竞争格局方面：目前全球 AI 芯片市场几 乎由英伟达等海外大厂垄断，国内陆续涌现出寒武纪、燧原科技、壁仞等优质 AI 芯片公司，其中寒武纪作为国内 AI 芯片领域的先行者，目前产品可全面覆 盖云边端应用场景，其中公司在云端方面推出的思元 290/370 系列芯片，已成 功导入至阿里云等多家头部互联网客户中。英伟达 H100 和 A100 型号芯片进 口受限，将倒逼高端 AI 芯片国产替代进程加速，展望未来，在行业加速发展 叠加自主可控需求背景下，国内 AI 芯片龙头厂商有望持续受益。