在美国政府的出口限制威胁之下，美国科技巨头英伟达为确保其在中国的市场主导地位，此前计划向中国买家出售其性能较低的人工智能(AI)芯片，但这种“特供版”产品在中国市场却遭受冷遇。

当地时间2月21日，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)在发布公司2023年第四季度财报后接受路透社采访时透露，英伟达目前正在向客户提供针对中国市场的两款新型AI芯片样品。“我们现在正和客户一起测试，它们(两款新AI芯片)都在没有许可证的情况下遵守了(美国出口管制)规定，我们正等待客户的反馈。”

近两年，随着大家越来越意识到AI芯片对于算力的重要性，AI芯片这一赛道中的玩家也越来越多。人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。

当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。

技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。

AI芯片产业现状与前景研究

AI芯片行业近年来得到了快速发展，主要得益于人工智能技术的不断突破和应用需求的持续增长。

AI芯片市场规模不断扩大，预计未来几年将保持高速增长。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，AI芯片的需求将持续增加。尤其是在云计算、数据中心、智能制造、自动驾驶等领域，AI芯片的应用前景广阔。

目前，AI芯片主要分为GPU、ASIC、FPGA等几大类。随着技术的发展，AI芯片的性能和效率不断提升，为人工智能应用的广泛部署提供了有力支持。同时，新兴技术如神经网络处理单元(NPU)等也在不断发展和应用于AI芯片中，为AI芯片的性能提升和应用拓展提供了更多可能性。

AI芯片的应用领域不断拓展，从最初的云计算和数据中心逐渐拓展到智能制造、自动驾驶、智能家居等领域。随着人工智能技术的不断突破和应用需求的增长，AI芯片的应用领域还将进一步拓展。尤其是在边缘计算和终端设备上，AI芯片的应用将更加广泛。

政府对AI芯片行业的支持和政策导向对行业发展具有重要影响。各国政府纷纷出台政策推动人工智能和AI芯片产业的发展，如提供资金支持、税收优惠等。

同时，随着数据安全和隐私保护等问题的日益突出，政府对AI芯片行业的监管也日益加强。企业需要关注政策动态和法规变化，合规经营并确保产品安全和可靠。

AI芯片行业的发展需要产业链上下游企业的紧密合作和生态系统建设。从芯片设计、制造到封装测试等环节，都需要相关企业的协同配合。

同时，还需要与终端设备厂商、应用开发商等建立紧密的合作关系，共同推动AI芯片的应用和发展。通过构建完善的生态系统，可以促进AI芯片行业的持续发展和创新。

值得一提的是，尽管此前该领域玩家众多，作品也在不断更新迭代，但到目前为止，完全符合描述和基准测试的AI芯片寥寥无几。

而依图科技并非芯片创业公司，两年前在进军投入大、门槛高的芯片行业时，便选择了高端玩家颇多的领域——自研云端 AI SoC，且在产品上正面PK英伟达(Nvidia)，颇有要挑硬骨头下手的意思。

这意味着在当下全球人工智能进入第三次爆发期，中国人工智能企业在一定程度上已经与世界巨头处于同一起跑线。传统意义上，大多数对神经网络的训练和推理都是在云端或基于服务器完成的。

随着终端处理器性能的不断提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模检测、分类和识别等逐渐从云端转移到终端侧。这主要有三点原因。首先，AI能力的端侧迁移是用户使用场景所需的必然结果。数据由云走向边缘。

IDC数据统计，未来几年内边缘侧数据将达到总数据量的50%，这些数据由终端采集和产生，也需要端侧AI芯片就近分析处理。其次，AI能力的端侧迁移亦是提升人工智能用户体验的重要方式。

在端侧，人工智能关键优势包括即时响应、隐私保护增强、可靠性提升，此外，还能确保在没有网络连接的情况下用户的人工智能体验得到保障。最后，AI处理能力的端侧迁移是人工智能数据隐私保护的需要。

工信部于10月20日披露，我国人工智能核心产业规模不断增长，企业数量已超4400家。当前，以大模型为代表的人工智能发展呈现出技术创新快、应用渗透强、国际竞争激烈等特点，正加速与制造业深度融合，深刻改变制造业生产模式和经济形态，展现出强大的赋能效应。

在如今国内人工智能蓬勃发展背景下，美国再次升级AI芯片禁令，无疑会对行业上下游造成冲击。同时，新的机遇也蕴含其中。

AI芯片行业前景研究

长城证券报告，中国人工智能芯片起步相对较晚，发展较快，主要得益于政策的大力支持以及产学研结合模式，2017年，人工智能推理芯片助力推出世界首款搭载寒武纪高性能机器学习处理器芯片的推理服务器;到2022年，中国AI芯片在性能、处理速度、利用率上实现单点突破。但截止到目前，我国人工智能芯片与国际先进水平相比还有一定距离。

当下，全球人工智能芯片行业前十以欧美韩日等企业为主，其中前三为英伟达、英特尔及IBM，国内芯片企业如华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。

得益于人工智能技术的迅猛发展和对高效、大算力基础设施的迫切需求。

首先，从市场规模来看，全球AI芯片市场规模在不断扩大。据预测，未来几年这一市场规模还将保持高速增长。同时，中国AI芯片市场也呈现出强劲的增长势头，市场规模持续扩大，显示出巨大的发展潜力。

其次，AI芯片是人工智能产业的核心硬件，其在AI计算、训练和推理等方面发挥着关键作用。目前，随着深度学习等领域的技术性突破，AI芯片的应用领域也在不断扩大，如云计算、数据中心、智能制造、自动驾驶等领域都在积极探索AI芯片的应用。

在激烈的市场竞争中，企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。中研网撰写的AI芯片行业报告对中国AI芯片行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。

同时揭示了市场潜在需求与潜在机会，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对政府部门也具有极大的参考价值。