人工智能芯片组市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按人工智能芯片组类型（GPU（图形处理单元）人工智能芯片组、CPU（中央处理单元）人工智能芯片组）、FPGA（现场可编程门阵列）人工智能芯片组、ASIC（专用集成电路）人工智能芯片组）细分，按技术（深度学习、机器学习、量子人工智能芯片组）、按最终用户行业（消费者、IT 和电信、医疗保健、银行、金融服务和保险 (BFSI)、制造和工业、其他）、按地区、按竞争细分，2018 年至 2028 年

市场概览

近年来，全球人工智能芯片组市场经历了巨大的增长，并有望继续强劲扩张。人工智能芯片组市场在 2022 年的价值达到 184.5 亿美元，预计到 2028 年将保持 28.76% 的复合年增长率。近年来，随着组织越来越多地利用人工智能和可穿戴技术来获取洞察力和实现流程自动化，人工智能芯片组市场经历了巨大的增长。在人工智能芯片组功能进步的推动下，企业正在寻找优化运营、吸引人才和增强客户体验的新方法。人才管理是采用该技术的一个主要领域。在可穿戴设备中使用人工智能芯片组的平台现在可以提供前所未有的劳动力绩效可见性。配备人工智能芯片组的增强现实和虚拟现实耳机等工具使公司能够实时监控行为并检测异常。这些由人工智能芯片组提供支持的行为分析有助于解决欺诈预防和法规遵从等挑战。金融机构是这些技术的早期采用者。随着远程和混合工作模式的盛行，以数据为主导的全球运营监督变得更加重要。领先的公司正在利用混合现实数据和人工智能驱动的可穿戴设备来简化分布式团队之间的协作。这使得远程员工和数字优先客户能够更有效地参与其中。人工智能芯片组供应商继续在预测模型、人工智能集成和用户友好型设计方面投入巨资。这将使可穿戴设备在未来发挥更大的价值。预测性维护、优化决策和个性化客户数字服务等应用都有良好的增长条件。随着可穿戴设备集成了更先进的人工智能功能，人才管理和客户体验市场仍然是人工智能芯片组供应商的强劲增长机会。这推动了个性化洞察和自动化流程，以满足日益数字化的世界中不断变化的劳动力和客户需求。人工智能芯片组市场前景依然乐观。

关键市场驱动因素

对人工智能处理能力的需求不断增长

推动人工智能芯片组市场增长的主要驱动因素之一是高级人工智能工作负载的计算需求不断增长。随着人工智能算法变得越来越复杂，它们产生的数据量呈指数级增长，需要更快的处理速度。传统的 CPU 和 GPU 芯片难以跟上这些日益增长的需求。ASIC、FPGA 和神经形态芯片等人工智能芯片组已成为一种解决方案，专为高性能人工智能任务而设计。它们提供并行处理、内存计算和低功耗操作等功能，非常适合人工智能。随着各行各业的公司越来越多地采用人工智能来获得竞争优势，对专用人工智能芯片的需求将不断增加，其吞吐量、效率和延迟比主流芯片高出指数级。这种不断增长的计算需求为人工智能芯片组供应商带来了许多机会。

将人工智能集成到物联网设备和边缘计算中

将人工智能功能集成到互联网连接设备和边缘系统中是另一个关键驱动因素。随着越来越多的“事物”通过嵌入式人工智能变得智能，对低功耗、紧凑型人工智能芯片组的需求将非常大，这些芯片组可以在有限的资源下在物联网边缘运行。预测性维护、计算机视觉、语音识别和自动驾驶汽车等应用将推动这一趋势。专为嵌入式和边缘部署而设计的 AI 芯片组允许在设备本地进行高级分析，而不是将所有数据发送到云端。这带来了诸如减少延迟、降低带宽使用率、增强隐私和节省运营成本等好处。它还支持需要实时设备处理的全新 AI 用例。AI 在全球数十亿个物联网端点和边缘节点中的普及将成为专业 AI 芯片组供应商的重要增长加速器。

政府加大对国家 AI 战略的投入

主要市场挑战

设计复杂性障碍

AI 芯片组供应商面临的主要挑战之一是设计用于高级 AI 工作负载的专用芯片所涉及的巨大复杂性。与通用芯片不同，AI 芯片需要针对神经网络训练和推理等任务优化的新型架构和功能。这涉及从头开始开发特定于应用程序的指令集、内存层次结构、互连和处理元件。实现高吞吐量和效率的同时保持灵活性以支持不断发展的 AI 算法也带来了重大技术难题。确保芯片可以轻松编程和集成会带来进一步的复杂性。任何缺陷或设计缺陷都可能严重影响性能和用户体验。多年的芯片设计过程也使其难以快速适应不断变化的市场需求。虽然专用 AI 芯片具有性能优势，但低级设计挑战将继续阻碍创新努力和上市速度，从而限制短期内的收益机会。通过持续的研发投资和设计专业知识克服这些障碍对于芯片组供应商来说至关重要。

人才短缺阻碍增长

AI 芯片组行业的一个重大制约因素是全球专业半导体人才短缺，包括芯片架构师、硬件工程师和 AI 算法专家。开发尖端的 AI 芯片需要深厚的技能，而这些技能仍是新兴的研究领域。尽管寻求 AI 解决方案的公司对人才的需求激增，但合格人才的供应却未能跟上步伐。人才短缺限制了新产品开发周期的规模和速度。这也阻碍了对未来 AI 芯片至关重要的 3nm 及以下先进工艺技术的追求。科技巨头之间对半导体专业人员的激烈竞争加剧了人才短缺问题。尽管培训计划和大学合作可以帮助解决这一问题，但吸引和留住顶尖人才仍然是 AI 芯片组行业长期成功的迫切问题。需要战略合作和有竞争力的薪酬实践来克服这一人力资本挑战。

主要市场趋势

神经形态计算芯片的兴起

神经形态计算旨在模拟人类大脑的神经结构，作为高级 AI 工作负载的有前途的新范式，它正在获得显著的关注。传统的冯·诺依曼架构芯片在复杂模式识别等任务中面临着能效和可扩展性的限制。由神经元和突触组成的神经形态芯片仅使用一小部分能量即可执行这些功能。英特尔的 Loihi、IBM 的 TrueNorth 和 BrainChip 等初创公司正在开发专注于低功耗边缘/物联网应用的神经形态 AI 加速器。与此同时，欧盟人脑项目等研究计划正在大规模神经形态系统方面取得进展。这一趋势对依赖传统架构的现有 AI 芯片供应商构成了颠覆性威胁。虽然技术挑战依然存在，但神经形态 AI 芯片的成功商业化可能会在未来 5 年内为嵌入式视觉、语音识别和其他功率受限的 AIoT 用途开辟新的市场。从长远来看，这也可能导致专门用于数据中心训练的神经形态处理器的出现。

边缘优化 AI 加速器的激增

随着 AI 在 IoT 设备和边缘系统中变得无处不在，对专门为设备上和本地处理而设计的专用 AI 加速器的需求日益增长。这些边缘 AI 芯片优化了每瓦性能并最大限度地降低了计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实时 AI 任务的延迟。它们具有低功耗处理器内核和用于常见 AI 操作的专用硬件加速器。Nvidia、英特尔和 Xilinx 等公司正在大力投资以边缘为中心的 AI SoC 和模块。 Mythic、Anthropic 和 Flex Logix 等初创公司也瞄准了这一领域。在未来十年，此类加速器的大规模生产对于智能城市、医疗保健、零售和工业自动化等行业的智能系统至关重要。随着云端式人工智能越来越接近数十亿分布式边缘设备，预计到 2030 年，这一趋势将推动超过 50% 的人工智能芯片收入。

人工智能芯片多核架构的出现

随着人工智能模型的规模和复杂性呈指数级增长，对并行处理能力的需求也日益增加。传统的单核/双核人工智能芯片正在达到其计算极限。这推动了多核人工智能芯片架构的兴起，该架构具有数十到数百个针对分布式深度学习优化的专用核心。Graphcore 和 Cerebras Systems 等初创公司在具有 1000 多个核心的数据中心人工智能训练芯片中率先采用了这种方法。与此同时，英特尔、AMD 和 Nvidia 等公司正在将数十个人工智能核心集成到主流 CPU 和 GPU 中。与单核/少核设计相比，大规模多核 AI 芯片有望以更低的成本将 AI 性能提高 10-100 倍。它们有望大大加快 AI 模型的开发时间表。虽然编程挑战仍然存在，但未来 5 年多核 AI 芯片的广泛采用将改变数据中心 AI 格局，并在深度学习领域开辟新领域，如数字孪生、合成数据和 AI 安全。

细分洞察

AI 芯片组类型洞察

GPU（图形处理单元）AI 芯片组在 2022 年占据了全球人工智能芯片组市场的主导地位，预计在预测期内将保持主导地位。GPU AI 芯片组在 2022 年占据了全球人工智能芯片组市场的最大份额。GPU 是可以同时处理多个任务的大规模并行处理器。它们有数千个更小、更高效的核心，旨在同时处理多个任务。 GPU 在算法中非常有效，算法通过将大数据块分解为较小的子问题来并行处理大数据块，例如在深度学习和神经网络中。训练深度学习模型需要大量计算能力来完成超参数调整等任务，而这非常适合 GPU。此外，与 CPU 或其他芯片类型相比，GPU 提供了更高的能效和每美元性能，使其成为 AI 工作负载的理想选择。NVIDIA、AMD 和英特尔等主要科技公司一直在大力投资开发具有专用 Tensor Core 和高内存带宽的强大 GPU，以满足日益增长的 AI 训练和推理需求。随着汽车、医疗保健等各个行业的 AI 应用的兴起，对功能强大且具有成本效益的 AI 处理器的需求预计将继续快速增长。这将推动 GPU AI 芯片组在预测期内在全球市场占据主导地位。

技术洞察

深度学习在 2022 年以技术为基础主导了全球人工智能芯片组市场，预计在预测期内将保持主导地位。深度学习是机器学习的一个分支，它利用在输入层和输出层之间具有多个隐藏层的神经网络来学习具有多个抽象级别的数据表示。深度学习算法能够在大型数据集中学习复杂的模式和相关性，而无需明确编程在哪里寻找相关信息。这些算法模仿人类大脑设计和开发深度学习神经网络，可以以无监督的方式学习。深度学习通过在图像识别、语音识别和机器翻译等任务中实现人类水平的表现，彻底改变了计算机视觉、自然语言处理、机器人等各个领域。近年来，大数据、低成本 GPU 和改进的深度学习算法的可用性使得深度学习无处不在。公司开发的大多数 AI 芯片组都针对深度学习工作负载进行了优化，以加速对海量数据集进行深度神经网络的训练。随着深度学习应用在各个行业中继续呈指数级增长，用于高级分析、预测建模和自动化，对深度学习芯片组的需求将继续激增。与用于深度学习任务的通用 CPU 相比，深度学习芯片组具有更高的性能和能效。因此，深度学习技术将凭借其卓越的功能和在所有行业的广泛采用在预测期内主导人工智能芯片组市场。

。

区域洞察

按地区划分，北美在 2022 年主导了全球人工智能芯片组市场，预计在预测期内仍将保持主导地位。由于美国拥有领先的科技公司，美国在北美和全球 AI 芯片组市场占有大部分份额。与其他地区相比，美国拥有最多的 AI 初创公司，并在 AI 研发方面投入了大量资金。它是 AI 技术和相关芯片组开发领域的全球领导者，拥有 NVIDIA、英特尔、AMD 和高通等总部位于美国的主流 AI 芯片组制造商。这些公司一直在投资数十亿美元开发尖端的 AI 处理器和加速器。此外，政府通过 DARPA、NASA 和其他机构对人工智能研究的大量资助为该地区的人工智能创新创造了有利的环境。人工智能在医疗、汽车、金融、零售等行业的广泛应用为北美带来了对基于人工智能的产品和服务的巨大需求。丰富的数据、计算能力、熟练的劳动力和先进技术的早期采用使北美成为人工智能商业化的先行者。随着技术的不断进步、对人工智能应用的日益关注以及来自私营和公共部门的大量投资流入人工智能领域，预计北美将在预测期内保持其作为人工智能芯片组最大区域市场的领先地位。

最新发展

• 2022 年，NVIDIA 推出了新的 Hopper GPU 架构，该架构在人工智能工作负载方面可提供比上一代高 3 倍的性能。Hopper GPU 旨在加速人工智能和高性能计算应用。
• 英特尔于 2022 年收购 TowerSemiconductor，以扩大其代工服务和专用生产能力，用于英特尔先进的封装技术，包括其人工智能和图形产品。
• 三星于 2022 年推出了其新的 Charm AI 处理器，可提供超过 260 万亿次每秒运算 (TOPS) 的人工智能性能。它面向移动、物联网、汽车领域的 AI 应用。
• Qualcomm 于 2022 年推出了骁龙 8 Gen 2 平台，该平台采用该公司的第四代 AI 引擎，可提供比上一代快 4 倍的 AI 性能。
• AMD 于 2022 年推出了采用其 CDNA 2 架构的 MI250 AI 加速卡。它的性能和能效比上一代提高了 3 倍以上。
• Graphcore 于 2022 年推出了其新型 IPU-POD8I 处理器，可提供超过 1 exaops 的 AI 处理能力。它针对 NLP 和计算机视觉工作负载进行 AI 训练。
• Tenstorrent 于 2022 年推出了其名为 Jupiter 的新型 AI 芯片，该芯片针对 AI 推理应用可提供超过 100 teraops 的性能。
• 谷歌于 2022 年收购了 Mandiant，以通过 Mandiant 在事件响应和网络安全服务方面的专业知识增强其云安全产品。

主要市场参与者

• NVIDIA 公司
• 英特尔公司
• IBM 公司
• 微软公司
• 亚马逊网络服务
• Qualcomm
• AlphabetInc
• SamsungElectronics Co.Ltd
• MicronTechnology, In
• Xilinx,Inc