人工智能芯片市场规模及预测 2021 年人工智能芯片市场规模价值 102.5 亿美元，预计到 2030 年将达到 3095.3 亿美元
对更有效的系统来解决数学和计算问题的需求、的出现以及在机器人技术中的广泛使用预计将推动全球人工智能 (AI) 芯片市场的发展。全球人工智能芯片市场报告对市场进行了全面的评估。报告对关键细分市场、趋势、驱动因素、限制因素、竞争格局以及在市场中发挥重要作用的因素进行了全面的分析。
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全球人工智能芯片市场定义 人工智能 (AI) 芯片是结合 AI 技术来处理计算和数学问题同时最大限度地减少人为错误的硅芯片。这些 AI 处理器可以成功管理大规模并行系统。社交媒体和平台的使用增加导致数据量大幅增加，需要更高效的处理器来更快地完成机器学习任务。由于启用了，基于 AI 的处理器解决了更快处理的需求。
AI 芯片由 16 个 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 构成。NVIDIA DGX A100 是新西兰第一台计算机，也是世界上支持一般 AI 任务的最先进机器。人们每天与需要训练的程序的互动包括 Facebook 照片和 Google 翻译。人工智能分为四种类型：自我意识、有限内存、反应机器和心智理论。由于其独特的属性，AI 芯片在训练和推理 AI 算法方面比 CPU 快数十倍甚至数千倍，效率更高。
客户对物联网设备的偏好是推动科技公司打造高速 CPU 的主要原因之一。AI 芯片可能会嵌入到智能手机等移动设备中。这些处理器有几个优点，包括速度更快、可用性更高、数据隐私和安全性更高。智能机器人、语音识别和智能硬件是人工智能芯片的一些用途。
全球人工智能芯片市场概览 2019 年，人工智能投资领域又经历了稳健增长的一年，美国领先，达到创纪录的 227 亿美元。尽管面临许多阻力以及利益和优先事项的重新调整可能滋生不确定性，但市场并未感到疲倦。企业越来越重视人工智能的价值。企业不仅积极采用自动化来自动化重复流程、确保合规性和增强客户体验，而且还与机器学习平台合作并收购人工智能初创公司和人才以构建数据管道、创建专有人工智能模型并管理其机器学习开发和运营生命周期。
不同的关键参与者一直在创新以开发专用平台，例如，Mythic 的平台具有在内存中处理数字/模拟计算的优势，从而提高了性能、准确性和使用寿命。此外，集成和预计人工智能和政府对集成实时分析和人工智能的解决方案的支出增加将推动人工智能芯片的增长。因此，对人工智能初创企业的投资增加推动了全球人工智能芯片市场的增长。量子计算设备基于量子位或量子比特工作。量子位可以同时为 0 和 1。量子计算机只需几秒钟即可完成原本需要数千年的计算；近年来量子计算机的一些进步，IBM 在 2017 年宣布推出 50 量子比特芯片，英特尔宣布推出 48 量子比特芯片，谷歌 Bristlecone 推出 72 量子比特芯片。量子计算机是人工智能和机器学习的创新转型。量子计算将影响世界，随着世界呈指数级增长，这将允许更快的数据库搜索和模拟。量子计算将在未来使许多不可能的事情成为可能。因此，量子计算的出现推动了人工智能芯片市场的增长。然而，人工智能芯片的价格相对较高，而且缺乏具备人工智能系统知识的熟练劳动力，尤其是在发展中经济体。这些可能会对全球人工智能芯片市场的增长产生不利影响。研发投入的激增、垂直行业中自主机器人使用的增加以及高科技产品的推出将为全球人工智能芯片市场创造新的增长机会。
全球人工智能芯片市场细分分析 全球人工智能芯片市场根据最终用户、技术和地理位置进行细分。
按最终用户划分的人工智能芯片市场
根据最终用户，市场细分为医疗保健、制造业、汽车、零售、网络安全和其他。随着全球网络安全攻击持续增加，由于防病毒和反恶意软件解决方案的实施日益增多，网络安全行业占据了全球人工智能芯片市场的最大规模。移动设备在电子邮件、远程监控和存储等各种应用中的使用日益增多，增加了黑客风险，从而使网络更容易受到威胁。云服务和用户友好的防病毒和反恶意软件解决方案的快速采用推动了人工智能芯片市场的发展。
按技术划分的人工智能芯片市场 基于技术，市场细分为机器学习、预测分析和其他。预计深度学习技术将在预测期内得到广泛采用。深度学习是一种基于多种算法来创建数据之间关系的机器学习。它使用人工神经网络来学习多层次的数据，如文本、图像和声音。它的算法有助于从一组非结构化数据中识别模式。此外，算法的应用日益广泛是人工智能芯片市场的主要驱动力。深度学习技术目前用于、欺诈检测、语音搜索、、和运动检测。
按地区划分的人工智能芯片市场
根据地理位置，全球人工智能芯片市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。北美在全球人工智能芯片市场占有主要市场份额。这是由于美国科技巨头的突出存在。该地区还对人工智能相关技术进行了广泛投资，并在安全应用中使用了人工智能芯片。预计亚太地区将以显著的速度增长，这得益于中国和印度等发展中国家的存在，这些国家正在经历技术进步并大规模实施人工智能处理器系统。
主要参与者 “全球人工智能芯片市场”研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场，包括一些主要参与者，如NVIDIA Corporation、Qualcomm Technologies Inc、Advanced Micro Devices Inc、Alphabet Inc.、Intel Corporation、Apple Inc.、Mythic Ltd.、百度、三星电子有限公司和联发科技公司。
我们的市场分析还包括一个专门针对这些主要参与者的部分，其中我们的分析师将深入了解所有主要参与者的财务报表，以及产品基准测试和 SWOT 分析。竞争格局部分还包括上述参与者在全球范围内的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。
关键发展
2022 年 12 月，三星电子宣布与互联网门户巨头 Naver Corporation 合作，打造下一代人工智能 (AI) 芯片，作为提高处理庞大 AI 数据集效率的努力的一部分。 2022 年 10 月，IBM 宣布推出片上系统 AI 硬件。AIU 是一个完整的片上系统板，可使用行业标准 PCIe 接口连接到服务器。驱动 IBM z16 系列大型机（包括 LinuxOne Emperor 4）的 IBM Tellum 微处理器包含一个作为 AIU 基础的 AI 核心。 Tellum 处理器的 AI 核心为 7nm，而 AIU 每个有 32 个核心，采用 5nm（纳米）技术设计。 2022 年 5 月，英特尔公司推出了一款名为 Gaudi2 的新芯片，旨在用于人工智能计算，因为该芯片制造商正在扩大其在 AI 芯片行业的影响力。Gaudi2 是 Habana Labs 的第二代处理器，Habana Labs 是一家以色列 AI 芯片企业，于 2019 年底被英特尔以约 20 亿美元收购。近年来，AI 芯片公司获得了大量资金，因为 AI 计算是数据中心活动中增长最快的领域之一。 2020 年 8 月，领先的全栈边缘 AI 解决方案提供商 Kneron 推出了其先进的 AI 芯片组——“Kneron KL 720 SoC”。目标是为全球设备提供完整且经济高效的 AI 芯片组套件。 2020 年 5 月，生产图形处理器、移动技术和台式计算机的全球性公司 Nvidia Corporation 通过推出新的 EGX Jetson Xavier NX 和 EGX A100 扩展了其 EGX Edge AI 平台。目的是在边缘提供安全的 AI 处理和高性能。 2019 年 9 月，阿里巴巴集团控股有限公司推出了基于 AI 的芯片组“含光 800”，可在云端提供高级计算能力。该芯片可以加速机器学习任务并改善客户体验。 2019 年 9 月，Apple Inc. 为高性能处理器打造了 A11、A12 和 A13 仿生芯片，这些处理器由集成 GPU 作为加速器的核心 CPU 组成。 2019 年 12 月，英特尔公司以 20 亿美元收购了 Habana 实验室。英特尔公司通过此次收购为客户提供符合其需求的解决方案，从而推进了其 AI 战略。 2019 年 8 月，NVIDIA 公司与 VMware 和亚马逊合作，加速 AI 任务。通过此次合作，NVIDIA 公司为 AWS 上的 VMware Cloud 发布了 GPU 技术。这也帮助 NVIDIA 公司和 VMware 的共同客户简化了工作流程。 2019 年 3 月，AMD 与 ScaleMP 合作，使 AMD 服务器 OEM 能够创建具有 4、8 和最多 128 个处理器插槽、8,192 个 CPU 和 256 TB 共享内存的系统。 Ace 矩阵分析 报告中提供的 Ace 矩阵将有助于了解该行业主要关键参与者的表现，因为我们根据服务功能和创新、可扩展性、服务创新、行业覆盖范围、行业影响力和增长路线图等各种因素为这些公司提供排名。根据这些因素，我们将公司分为四类：活跃、前沿、新兴和创新。
市场吸引力 提供的市场吸引力形象将进一步帮助获取有关在全球人工智能芯片市场中处于领先地位的地区的信息。我们涵盖了推动特定地区行业增长的主要影响因素。
