盘点人工智能产业链的最新格局.doc

盘点人工智能产业链的最新格局.doc

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1、盘点人工智能产业链的最新格局  AI芯片设计是人工智能产业链的重要一环。自2017年5月以来,各AI芯片厂商的新品竞相发布,经过一年多的发展,各环节分工逐渐明显。    AI芯片的应用场景不再局限于云端,部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。除了追求性能提升外,AI芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。    自2017年5月以来发布的AI芯片一览  目前,人工智能产业链中,包括提供AI加速核的IP授权商,各种AI芯片设计公司,以及晶圆代工企业。  ►按部署的位置来分,AI芯片可以部署在数据中心(云端),和手机,安防摄像头,汽车等终端上。 

2、 ►按承担的任务来分,可以被分为用于构建神经网络模型的训练芯片,与利用神经网络模型进行推断的推断芯片。训练芯片注重绝对的计算能力,而推断芯片更注重综合指标,单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。  ►训练芯片受算力约束,一般只在云端部署。推断芯片按照不同应用场景,分为手机边缘推断芯片、安防边缘推断芯片、自动驾驶边缘推断芯片。为方便起见,我们也称它们为手机AI芯片、安防AI芯片和汽车AI芯片。  ►由于AI芯片对单位能耗算力要求较高,一般采用14nm/12nm/10nm等先进工艺生产。台积电目前和Nvidia、Xilinx等多家芯片厂商展开合作,攻坚7nmAI芯片。 

3、   AI芯片投资地图  AI芯片市场规模:未来五年有接近10倍的增长,2022年将达到352亿美元。根据我们对相关上市AI芯片公司的收入统计,及对AI在各场景中渗透率的估算,2017年AI芯片市场规模已达到39.1亿美元,具体情况如下:  ►2017年全球数据中心AI芯片规模合计23.6亿美元,其中云端训练芯片市场规模20.2亿美元,云端推断芯片3.4亿美元。  ►2017年全球手机AI芯片市场规模3.7亿美元。  ►2017年全球安防摄像头AI芯片市场规模3.3亿美元。  ►2017年全球自动驾驶AI芯片的市场规模在8.5亿美元。    AI芯片市场规模及竞争

4、格局  Nvidia在2017年时指出,到2020年,全球云端训练芯片的市场规模将达到110亿美元,而推断芯片(云端+边缘)的市场规模将达到150亿美元。Intel在刚刚结束的2018DCI峰会上,也重申了数据业务驱动硬件市场增长的观点。Intel将2022年与用于数据中心执行AI加速的FPGA的TAM预测,由70亿美元调高至80亿美元。  而同时我们也注意到:  1)手机SoC价格不断上升、AI向中端机型渗透都将为行业创造更广阔的市场空间。    历代Apple手机芯片成本趋势  2)安防芯片受益于现有设备的智能化升级,芯片需求扩大。    自动驾驶算力需求加速

5、芯片升级  3)自动驾驶方面,针对丰田公司提出的算力需求,我们看到当下芯片算力与L5级自动驾驶还有较大差距。英飞凌公司给出了各自动驾驶等级中的半导体价值预测,可以为我们的TAM估算提供参考。    英飞凌对各自动驾驶等级中半导体价值的预测  结合以上观点,及我们对AI在各应用场景下渗透率的分析,我们预测:  ►云端训练芯片市场规模在2022年将达到172亿美元,CAGR~54%。  ►云端推断芯片市场规模在2022年将达到72亿美元,CAGR~84%。  ►用于智能手机的边缘推断芯片市场规模2022年将达到38亿美元,CAGR~59%。  ►用于安防摄像头的边缘推

6、断芯片市场规模2022年将达到18亿美元,CAGR~41%。  ►用于自动驾驶汽车的边缘推断芯片市场规模2022年将达到52亿美元,CAGR~44%。  云端训练芯片:TPU很难撼动NvidiaGPU的垄断地位  训练是指通过大量的数据样本,代入神经网络模型运算并反复迭代,来获得各神经元“正确”权重参数的过程。CPU由于计算单元少,并行计算能力较弱,不适合直接执行训练任务,因此训练一般采用“CPU+加速芯片”的异构计算模式。目前Nvidia的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练方案,除此还有:    AI芯片工作流程  ►第三方异构计算平台OpenCL+AM

7、DGPU或OpenCL+Intel/Xilinx的FPGA。  ►云计算服务商自研加速芯片(如Google的TPU)这两种方案。各芯片厂商基于不同方案,都推出了针对于云端训练的AI芯片。    云端训练芯片对比  ►Google  在GPU之外,云端训练的新入竞争者是TPU。Google在去年正式发布了其TPU芯片,并在二代产品中开始提供对训练的支持,但比较下来,GPU仍然拥有最强大的带宽(900GB/s,保证数据吞吐量)和极高的深度学习计算能力(120TFLOPSvs.TPUv245TFLOPS),在功耗上也并没有太大劣势(TPU进行训练时,引入浮点数计算,需要

8、逾200W

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