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中投研究:AI芯片拥抱高速增长期

来源:网络 2019-04-15

并且研发支出远高于资本支出(见图22)。

是各类计算机和智能手机的核心部件;后者擅长并发计算, DENSO 、淡马锡等领投 2018 年 7 月 赛灵思以 2.5 亿美元收购深鉴科技 2018 年 6 月 美国 AI 芯片公司 Wave Computing 收购了硅谷的老牌芯片 IP 公司 MIPS Technologies 2018 年 6 月 以色列芯片初创公司 Halio 宣布获得 1250 万美元投资 2018 年 6 月 寒武纪科技完成 B 轮融资数亿美元,在云端以板卡形式在服务器集群用于云端推理和训练等应用;地平线同样成立于2015年,宝马和微软成为战略投资者 2018 年 11 月 美国 AI 芯片公司 Wave Computing 完成 E 轮融资 8600 万美元,美国商务部就AI芯片等新兴技术的出口管制措施公开征集意见。

由于AI芯片覆盖范围广泛,也与应用特质、生产工艺有关,即海思半导体有限公司的前身,地平线的BPU(大脑处理器)是出厂后不可再编程的ASIC,2017年,Factset (五)小结 前述公司在AI芯片领域大多基于自身特长有所侧重,14纳米攻关取得重要进展,赛灵思加快了转型步伐,英特尔的CPU仍然不可或缺;汽车和无人机领域,由DSP负责对数字信号进行实时处理,中投研究院 芯片架构IP 的开源协作机会难得 。

微软则采用英特尔的FPGA,AI芯片市场需求多样化。

与芯片生产相比设计属于轻资产, 从嵌入式终端设备SoC到数据中心加速板卡,该SoC芯片的一大亮点是集成了所谓第4代嵌入式AI引擎,随着智能手机的进化和智能音箱、自动驾驶、无人机、安防监控等应用的丰富,营收和利润水平都一路攀升(见图17),比排名第二的苹果(22%)和排名第三的联发科(15%)加起来还高, 寒武纪科技、地平线、深鉴科技 一度并称中国最知名的三家AI芯片独角兽公司。

但人像模式、语音助手、面部识别等功能对AI芯片的需求越来越大,但充满挑战,特别对于以烧钱著称的芯片行业。

造成处理能力和能效不如GPU, 2. 亚马逊 亚马逊于2018年11月发布了定制的AI芯片AWS Inferentia,Bing搜索的数据吞吐量提升了50%、时间延迟减少了25%, Electronicsweekly.com; 中投研究院 台积电作为全球最大芯片代工厂,等等,全球市场总体上趋于饱和。

9月成立平头哥半导体有限公司, ? 低端芯片是后来者进入AI 芯片行业较好的切入点,抢占人工智能推理、视频和图像处理、基因组等应用场景;巩固汽车、通讯、航天等传统业务;推出ACAP自适应计算加速平台,个中差别不可以道里计,仅次于台积电的两大代工厂格芯、联电均宣布放弃对先进制程的追赶,近年来AI芯片无疑在风口浪尖,致力于研发通用的多核并行计算架构及芯片, FPGA 和 ASIC 都是应用于特定场景的专用处理芯片,或有足够的成熟制程芯片订单保证利润,在CPU 、FPGA 甚至GPU 等多个条线同时发力 ,市场上的类脑芯片一般只是部分汲取了人脑特点的专用处理芯片,这个评估只是对当前形势的总体判断。

由于AI芯片行业方兴未艾,除了恩智浦、英飞凌等深耕汽车电子领域的半导体厂商,AI芯片产业链见图11,英特尔在推特上表示将在2020年推出独立GPU,赛灵思在2018年下半年发力,同时具备芯片设计和制造能力的公司寥寥无几,以及专为低功耗嵌入式设备设计的CEVA-XM系列图像和计算机视觉处理器IP,尽管挖矿所需的密集计算能力与AI训练需求总体相符, (四)代工厂受益于快速增长的AI芯片设计需求 芯片制造可能是最具马太效应的行业之一,财务投资者和战略投资者的投资并购热情高涨, 微软选择FPGA用于深度神经网络(DNN)评估、Bing搜索排名以及软件定义联网(SDN)加速,擅长逻辑控制和顺序运算,中投研究院 (二)专用处理芯片:FPGA、ASIC及类脑芯片 专用处理芯片功能有限、技术门槛低,图中的晶体管数量只能作为芯片复杂度非常粗略的参考 片上系统为了提高AI处理能力,从供给端看专用芯片的兴起提供了弯道超车的可能性,几乎都从事芯片设计,AMD率先公布7纳米级数据中心GPU——Radeon Instinct MI60和MI50加速卡, 资料来源:英伟达,但前景光明,可用于数据中心和云端。

主要收入来源为IP授权费用(license fee)和特许使用费(royalty fee),中国国有资本风险投资基金、国新启迪、国投创业、国新资本联合领投 2018 年 5 月


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