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缺芯后再缺电?马斯克:明年芯片生产需求或受电力短缺影响【附全球AI芯片市场现状分析】

研选快讯

芯片

图片来源:摄图网

近日,特斯拉CEO马斯克在远程出席博世互联世界2024大会时,就人工智能议题发表看法。他指出,仅仅一年多前,业界还在为芯片短缺而苦恼,然而明年,全球或将面临电力供应的紧张局面,这可能导致无法满足所有芯片的生产需求。

随着人工智能、物联网、5G等新兴技术的发展,对芯片的需求不断增加。全球芯片市场规模持续扩大,市场竞争日益激烈。同时,新兴市场的崛起也为芯片行业带来了新的机遇和挑战。在技术创新和市场需求的双重推动下,芯片行业呈现出多元化和差异化发展的趋势,各类芯片产品不断涌现,市场格局不断重塑。同时,国际贸易摩擦、供应链短缺等因素也给芯片行业带来了一定的不确定性。

——人工智能芯片分类

当前,人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。

图表1:人工智能芯片分类

——发展历程

作为人工智能核心的底层硬件AI芯片,其经历了多次的起伏和波折:2007年以前,全球AI芯片产业一直没有发展成为成熟的产业;同时由于当时算法、数据量等因素,这个阶段AI芯片并没有特别强烈的市场需求,通用的CPU芯片即可满足;进入2010年,云计算技术被广泛推广,人工智能的研究人员可以通过云计算借助大量CPU和GPU进行混合运算,进一步推进了AI芯片的深入应用,从而催生了各类AI芯片的研发与应用;进入2015年后,GPU性能功耗比不高的特点使其在工作适用场合受到多种限制,业界开始研发针对人工智能的专用芯片,AI芯片在计算效率、能耗比等性能上得到进一步提升。

图表1:全球AI芯片发展历程图

——人工智能芯片渗透多个行业

人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法,即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现,最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。当前,人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。

人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度,广泛应用于多种场景,比如智能人脸识别或智能语音识别,处理超高数据库的服务器大数据分析,随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域,以及机器人的智能化等。

图表2:人工智能芯片应用场景

根据联合市场研究公司的一份研究报告显示,预计到2032年人工智能芯片市场价值将达到3837亿美元,2023年至 2032年复合年增长率为38.2%。

IDC认为,随着全球对人工智能和高性能计算(HPC)的需求爆炸式增长,加上智能手机、个人电脑、基础设施的需求趋于稳定,以及汽车行业的弹性增长,半导体产业有望迎来新的增长浪潮。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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