AI 芯片設(shè)計(jì)是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的重要一環(huán)。 自 2017 年 5 月以來(lái)，各 AI 芯片廠商的新品競(jìng)相發(fā)布，經(jīng)過(guò)一年多的發(fā)展，各環(huán)節(jié)分工逐漸明顯。 AI 芯片的應(yīng)用場(chǎng)景不再局限于云端，部署于智能手機(jī)、 安防攝像頭、及自動(dòng)駕駛汽車(chē)等終端的各項(xiàng)產(chǎn)品日趨豐富。 除了追求性能提升外， AI 芯片也逐漸專(zhuān)注于特殊場(chǎng)景的優(yōu)化。
自 2017 年 5 月以來(lái)發(fā)布的 AI 芯片一覽
目前， 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，包括提供 AI 加速核的 IP 授權(quán)商，各種 AI 芯片設(shè)計(jì)公司，以及晶圓代工企業(yè)。
按部署的位置來(lái)分， AI 芯片可以部署在數(shù)據(jù)中心（云端），和手機(jī)，安防攝像頭，汽車(chē)等終端上。
按承擔(dān)的任務(wù)來(lái)分，可以被分為用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練芯片，與利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行推斷的推斷芯片。 訓(xùn)練芯片注重絕對(duì)的計(jì)算能力，而推斷芯片更注重綜合指標(biāo)， 單位能耗算力、時(shí)延、成本等都要考慮。
訓(xùn)練芯片受算力約束，一般只在云端部署。推斷芯片按照不同應(yīng)用場(chǎng)景，分為手機(jī)邊緣推斷芯片、安防邊緣推斷芯片、自動(dòng)駕駛邊緣推斷芯片。為方便起見(jiàn)，我們也稱(chēng)它們?yōu)槭謾C(jī) AI 芯片、安防 AI 芯片和汽車(chē) AI 芯片。
由于 AI芯片對(duì)單位能耗算力要求較高，一般采用 14nm／12nm／10nm等先進(jìn)工藝生產(chǎn)。臺(tái)積電目前和 Nvidia、 Xilinx 等多家芯片廠商展開(kāi)合作，攻堅(jiān) 7nm AI 芯片。
AI 芯片投資地圖
AI 芯片市場(chǎng)規(guī)模： 未來(lái)五年有接近 10 倍的增長(zhǎng)， 2022 年將達(dá)到 352 億美元。根據(jù)我們對(duì)相關(guān)上市 AI 芯片公司的收入統(tǒng)計(jì)，及對(duì) AI 在各場(chǎng)景中滲透率的估算， 2017年 AI 芯片市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到 39．1 億美元，具體情況如下：
2017 年全球數(shù)據(jù)中心 AI 芯片規(guī)模合計(jì) 23．6 億美元，其中云端訓(xùn)練芯片市場(chǎng)規(guī)模 20．2億美元，云端推斷芯片 3．4 億美元。
2017 年全球手機(jī) AI 芯片市場(chǎng)規(guī)模 3．7 億美元。
2017 年全球安防攝像頭 AI 芯片市場(chǎng)規(guī)模 3．3 億美元。
2017 年全球自動(dòng)駕駛 AI 芯片的市場(chǎng)規(guī)模在 8．5 億美元。
AI 芯片市場(chǎng)規(guī)模及競(jìng)爭(zhēng)格局
Nvidia 在 2017 年時(shí)指出，到 2020 年，全球云端訓(xùn)練芯片的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 110 億美元，而推斷芯片（云端＋邊緣） 的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 150 億美元。 Intel 在剛剛結(jié)束的 2018 DCI峰會(huì)上，也重申了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)硬件市場(chǎng)增長(zhǎng)的觀點(diǎn)。 Intel 將 2022 年與用于數(shù)據(jù)中心執(zhí)行 AI 加速的 FPGA 的 TAM 預(yù)測(cè)，由 70 億美元調(diào)高至 80 億美元。
而同時(shí)我們也注意到：
1）手機(jī) SoC 價(jià)格不斷上升、 AI 向中端機(jī)型滲透都將為行業(yè)創(chuàng)造更廣闊的市場(chǎng)空間。
歷代 Apple 手機(jī)芯片成本趨勢(shì)
2）安防芯片受益于現(xiàn)有設(shè)備的智能化升級(jí)，芯片需求擴(kuò)大。
自動(dòng)駕駛算力需求加速芯片升級(jí)
3）自動(dòng)駕駛方面，針對(duì)豐田公司提出的算力需求，我們看到當(dāng)下芯片算力與 L5 級(jí)自動(dòng)駕駛還有較大差距。 英飛凌公司給出了各自動(dòng)駕駛等級(jí)中的半導(dǎo)體價(jià)值預(yù)測(cè)， 可以為我們的 TAM 估算提供參考。
英飛凌對(duì)各自動(dòng)駕駛等級(jí)中半導(dǎo)體價(jià)值的預(yù)測(cè)
結(jié)合以上觀點(diǎn)，及我們對(duì) AI 在各應(yīng)用場(chǎng)景下滲透率的分析，我們預(yù)測(cè)：
云端訓(xùn)練芯片市場(chǎng)規(guī)模在 2022 年將達(dá)到 172 億美元， CAGR～54％。
云端推斷芯片市場(chǎng)規(guī)模在 2022 年將達(dá)到 72 億美元， CAGR～84％。
用于智能手機(jī)的邊緣推斷芯片市場(chǎng)規(guī)模 2022 年將達(dá)到 38 億美元， CAGR～59％。
用于安防攝像頭的邊緣推斷芯片市場(chǎng)規(guī)模 2022 年將達(dá)到 18 億美元， CAGR～41％。
用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的邊緣推斷芯片市場(chǎng)規(guī)模 2022 年將達(dá)到 52 億美元， CAGR～44％。
云端訓(xùn)練芯片： TPU 很難撼動(dòng) Nvidia GPU 的壟斷地位
訓(xùn)練是指通過(guò)大量的數(shù)據(jù)樣本，代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)算并反復(fù)迭代，來(lái)獲得各神經(jīng)元“正確”權(quán)重參數(shù)的過(guò)程。 CPU 由于計(jì)算單元少，并行計(jì)算能力較弱，不適合直接執(zhí)行訓(xùn)練任務(wù)，因此訓(xùn)練一般采用“CPU＋加速芯片”的異構(gòu)計(jì)算模式。目前 Nvidia 的 GPU＋CUDA計(jì)算平臺(tái)是最成熟的 AI 訓(xùn)練方案，除此還有：
AI 芯片工作流程
第三方異構(gòu)計(jì)算平臺(tái) OpenCL ＋ AMD GPU 或 OpenCL＋I(xiàn)ntel／Xilinx 的 FPGA。
云計(jì)算服務(wù)商自研加速芯片（如 Google 的 TPU） 這兩種方案。各芯片廠商基于不同方案，都推出了針對(duì)于云端訓(xùn)練的 AI 芯片。
云端訓(xùn)練芯片對(duì)比
在 GPU 之外，云端訓(xùn)練的新入競(jìng)爭(zhēng)者是 TPU。 Google 在去年正式發(fā)布了其 TPU 芯片，并在二代產(chǎn)品中開(kāi)始提供對(duì)訓(xùn)練的支持，但比較下來(lái)， GPU 仍然擁有最強(qiáng)大的帶寬（900GB／s，保證數(shù)據(jù)吞吐量）和極高的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力（120 TFLOPS vs． TPUv2 45 TFLOPS），在功耗上也并沒(méi)有太大劣勢(shì)（TPU 進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，引入浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算，需要逾 200W 的功耗，遠(yuǎn)不及推斷操作節(jié)能）。目前 TPU 只提供按時(shí)長(zhǎng)付費(fèi)使用的方式，并不對(duì)外直接銷(xiāo)售，市占率暫時(shí)也難以和 Nvidia GPU 匹敵。
Intel
雖然深度學(xué)習(xí)任務(wù)主要由 GPU 承擔(dān)，但 CPU 目前仍是云計(jì)算芯片的主體。 Intel 于 2015年底年收購(gòu)全球第二大 FPGA 廠商 Altera 以后，也積極布局 CPU＋FPGA 異構(gòu)計(jì)算助力 AI，并持續(xù)優(yōu)化 Xeon CPU 結(jié)構(gòu)。 2017 年 Intel 發(fā)布了用于 Xeon 服務(wù)器的，新一代標(biāo)準(zhǔn)化的加速卡，使用戶(hù)可以 AI 領(lǐng)域進(jìn)行定制計(jì)算加速。得益于龐大的云計(jì)算市場(chǎng)支撐， Intel 數(shù)據(jù)中心組業(yè)務(wù)收入規(guī)模一直位于全球首位， 2016－17 年單季保持同比中高個(gè)位數(shù)增長(zhǎng)。 2017年 4 季度起，收入同比增速開(kāi)始爬坡至 20％左右，但相比 Nvidia 的強(qiáng)勁增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)仍有差距。
AMD
AMD 雖未單獨(dú)拆分?jǐn)?shù)據(jù)中心收入，但從其計(jì)算和圖像業(yè)務(wù)的收入增長(zhǎng)情況來(lái)看， GPU 銷(xiāo)量向好。目前 AMD GPU 也開(kāi)始切入深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)，但市場(chǎng)規(guī)模落后于 Nvidia。
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