国内外AI芯片布局及国产化进展如何？

突围国外巨头围猎，国产替代初迎曙光。

1.国内外 AI 芯片差距较大，科技巨头展开布局

决定计算能力的关键是芯片。中美两国人工智能领域的竞争，算法主要看设 计团队的智慧和灵感，双方没什么差距；大数据资源中国占据绝对优势；大数据 分析技术双方相近；但决定人工智能产品表现的关键要素还包括“算力”，通俗 描述就是“运算能力、计算能力”。计算能力是计算机的核心能力，这也是中美 两国在超级计算机领域竞争多年的原因之一。

在 AI 芯片领域，国外芯片巨头占据了大部分市场份额。全球范围内主要布 局人工智能芯片的厂商有 Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google 等。无论是在人才 聚集、公司合并等方面，都具有领先优势。特别是美国的巨头企业，凭借着多年 在芯片领域的领先地位，迅速切入 AI 领域并积极布局，目前已经成为该产业的 引领者。此外，在 GPU 和 FPGA 方面，它们更是处于完全垄断地位。

我国 AI 芯片产业起步较晚，技术上与世界先进水平也还存在着较大的差距。 国内 AI 芯片市场也较为分散，集中度低。随着数字经济的兴起，人工智能已经 深入渗透到各个行业，特别是在互联网等科技公司中更为普及。这些公司对于计 算机软件技术和存储设备的要求极高，因此对于底层技术的布局和提升更为重视， 尤其是在人工智能芯片领域。 国内各科技巨头都在这个领域展开布局。例如，百度于 2011 年成立了昆仑 芯，开始探索芯片领域；阿里巴巴在 2018 年成立了平头哥，专注于 AI 芯片市场。 华为一直在人工智能芯片领域进行布局，早在 2017 年就推出了基于神经网络处 理器的 Ascend 芯片，主要面向人工智能推理场景。2019 年，华为又推出了面向 全场景的 Ascend AI 处理器，具有更高的性能和更广泛的适用性，可应用于智能 手机、云计算、自动驾驶等多个领域。此外，华为还推出了 Atlas AI 计算平台， 提供完整的 AI 计算框架，以支持用户进行高效的 AI 开发。华为在人工智能芯片 领域的不断投入和创新，使其成为全球领先的人工智能技术供应商之一。国内 AI 芯片厂商以中小公司为主，多集中于设备端 AI ASIC 的开发，并已有所建树。其 中寒武纪成为全球 AI 芯片领域第一个独角兽初创公司，其 NPU IP 已被应用于全 球首款手机 AI 芯片——麒麟 970。

全球 GPU 领域处于寡头垄断的局面。近年来 GPU 市场由英特尔、英伟达和 AMD 三分天下，其中英特尔的市场占比份额在 60%以上，其次是英伟达和 AMD。英 特尔的身位领先主要得益于在家用机的集成 GPU 芯片市场的绝对主导地位，而在 AI 及高性能计算方面，则英伟达凭借其自身 CUDA 生态占据绝对主导地位。从细 分市场来看，英伟达和 AMD 在独立 GPU 芯片市场基本包揽全场，英特尔占比极 小。

国产 GPU 在性能方面与国际领先水平的差距在加速缩小。在图形渲染 GPU 方 面，景嘉微的 JM9 系列图形处理芯片将支持 OpenGL 4.0、HDMI 2.0 等接口，以及 H.265/4K 60-fps 视频解码。其核心频率至少为 1.5GHz，配备 8GB 显存，浮点 性能约 1.5 TFlops，与英伟达 GeForce GTX 1050 相近。虽然景嘉微的产品与国 际尖端 GPU 存在着极大的差距，但作为一颗由中国企业完全独立研发、采用正向 设计、具有自主知识产权的 GPU，已经有长足的进步。

GPGPU 方面，国内外厂商仍存在较大差距。制程方面，目前 Nvidia 已率 先到达 4nm，国内厂商多集中在 7nm；算力方面，国内厂商大多不支持双精度（FP64） 计算，在单精度（FP32）及定点计算（INT8）方面与国外中端产品持平；生态方 面，与 Nvidia CUDA 的成熟生态相比，差距较为明显。海光 DCU 系列产品以 GPGPU 架构为基础，兼容通用的“类 CUDA”环境以及国际主流商业计算软件和人工智能软 件，对标目前国际主流 NVIDIA A100 产品，海光 DCU 单芯片产品基本能达到其 70%的性能水平，但是公司 DCU 产品的片间互联性能还有较大的提升空间。

FPGA 发展机遇大。与其他 AI 芯片相比，FPGA 芯片开发门槛较高，前期需要 投入大量资源，存在壁垒。全球 FPGA 芯片市场主要由赛灵思和 Altera 针锋相 对，共占据 77%的份额，其中赛灵思以 52%的份额领先。剩下的约 10%的市占率则 由 Lattice 和 Microsemi 瓜分，呈现“两大两小”的格局。中国 FPGA 厂商仍处 于起步阶段，但是随着 5G、AI 产业化带来的巨大需求，国内 FPGA 企业技术有望 不断实现突破，迎来快速成长。

ASIC 国产替代正当时。ASIC 市场未形成垄断，国产厂商仍存在可观的机会 抢占市场。

2. 人才+资本双驱动，AI 芯片国产化有望加速

美国“卡脖子”加速 AI 芯片国产化。美国从 2018 年开始的反华贸易战和科 技封锁战，以及三年疫情的叠加影响，对我们高科技产业的发展造成了一定的影 响。美国陆续收紧中国获得国际先进芯片的能力，不仅限制中国进口尖端芯片， 还限制中国获得最新的芯片生产工具。同时，在芯片设计制造领域，中国也缺乏 设计软件，先进制程及设备与世界领先水平之间有差距，非常依赖进口。中国在 FPGA、GPU 领域缺乏有竞争力的原创产品，只是基于 FPGA/GPU 做进一步开发，这 主要与我国在芯片领域一直缺乏关键核心自主技术有关，FPGA/GPU 的技术壁垒 已很高，很难有所突破。为了打破以美国为首的国家的技术封锁和制裁，中国对 AI 芯片领域的资源投入不断走高。

人才缺口仍然较大，国家对于教育资源的投入也不断增加。中央及各地方政 府出台了多个人才培养与引进相关政策；在 2018-2021 年，超过 300 所高校开设 了人工智能专业；部分企业也开始与高校进行合作，以产学研合作教学模式共同 培养综合能力突出的优质人才。但是目前来看，相关企业在人才招聘中仍然遇到 阻碍，其中人才缺乏、成本高是主要的问题。根据工信部人才交流中心发布的数 据显示，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于 0.4，其中人工智能芯 片岗位人才供需比为 0.32，机器学习、自然语言处理等技术人才供需仅 0.2。当 前，中国数字化的变革方向驱动了底层技术的逐渐提升，国际影响力也在逐年上 涨，同时，在大数据、芯片设计及应用落地方面，逐步建立起了优势地位。产业 发展也吸引更多海外人才回国创业、就业。

中国人工智能芯片市场在政策的引导支持下持续快速发展。芯片产业是信息 产业的核心部件与基石。当前，我国芯片高度依赖进口非常不利于国家安全与行 业发展。因此，近年来国家高度关注人工智能 芯片产业的发展，发布一系列产 业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。2021 年，《“十四五”规划纲要和 2035 年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新 一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。从 国家战略高度为人工智能芯 片行业建立了优良的政策环境。各地方也根据各自的背景与条件，发布促进和扶 持人工智能产业发展的方案方针。截止 2021 年 9 月，包括北京、天津、上海、 江苏、福建等 20 余省、市、地区发布人工智能相关政策，进一步支持引导人工 智能及芯片产业发展。

资本持续进入 AI 芯片市场，单笔投资投资规模在不断走高。截止 2022 年 1 月，2021 年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计 92 起，总金额约 300 亿人 民币。企业方面，中国的科技巨头如百度、阿里巴巴、华为等都在人工智能芯片 领域进行了大量的投资。此外，还涌现出了许多专注于人工智能芯片研发的创业 公司，如寒武纪、Horizon Robotics、Cambricon 等。这些创业公司大多得到了 风险投资机构的支持，如 IDG、高瓴资本、启明创投等。中国的人工智能芯片市 场投资情况非常活跃，政府、企业和风投机构都在加大对人工智能芯片领域的投 入。这也进一步促进了中国人工智能产业的发展和创新。