芯片专题研究：AI智算时代已至，算力芯片加速升级.pdf

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时间：2024/01/12
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芯片专题研究：AI智算时代已至，算力芯片加速升级。AI正处史上最长繁荣大周期，生态加速收敛：在进入21世纪以来，在大数据和大算力的支持下，归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位，深度学习的浪潮席卷人工智能，人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期。智算中心的发展基于最新人工智能理论和领先的人工智能计算架构，当前算法模型的发展趋势以AI大模型为代表，算力技术与算法模型是其中的核心关键，算力技术以AI芯片、AI服务器、AI集群为载体。

GPU主宰算力芯片，AI信创驱动国产算力发展：得益于硬件支持与软件编程、设计方面的优势，CPU+GPU成为了目前应用最广泛的平台。AI 分布式计算的市场主要由算力芯片 (55-75%)、内存 (10-20%) 和互联设备（10-20%）三部分组成。美国已限制对华销售最先进、使用最广泛的AI训练 GPU—英伟达 A100以及H100，国产算力芯片距离英伟达最新产品存在较大差距，但对信息颗粒度要求较低的推理运算能实现部分替代。

提升算力内存带宽，HBM供不应求：由于ChatGPT的爆火，GPU需求明显，英伟达也加大对三星和SK海力士HBM3的订单。2023年10月，SK海力士表示，已经在2023年出售了明年HBM3和HBM3E的所有产量。据Omdia预测，到2025年，HBM市场的总收入将达到25亿美元。

集成算力与存力，先进封装产能紧缺：CoWoS封装技术是目前集成HBM与CPU/GPU处理器的主流方案。台积电主导全球CoWoS封装市场。据 IDC预测，全球CoWoS供需缺口约20%，2024年台积电的CoWos封装产能将较2023年提升一倍，2.5D/3D先进封装市场规模在2023-2028年将以 22%的CAGR高速增长。

AI算力对高效电源提出新需求，背面供电技术蓄势待发：越来越高度化的集成会造成针对加速芯片的电源解决方案越来越复杂，方案需要不同电压、不同路的多路输入，这种情况下电压轨会越来越多。台积电、三星、英特尔等芯片大厂都在积极布局背面供电网络技术，为日益复杂的芯片提供高效供电方案，其中英特尔较为领先。