ELECTRA 配电系统能力中心、施耐德（中国）行业应用与开发团队配电专家，目前主要负责在电子和医疗保健两个行业的配电架构、解决方案及相关配电产品的技术工作。2003 年加入施耐德电气公司，从事过业. 

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1/30 2023年年 11月月 27 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 HBM行业深度：驱动因素、行业深度：驱动因素、市场现状市场现状、产业、产业链及相关公司.

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请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 Table_Info1 电子电子 Table_Date 发布时间：发布时间：2023-11-15 Table_Invest 优于大势优于大势.

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版权归属 上海嘉世营销咨询有限公司AI芯片行业简析报告商业合作/内容转载/更多报告01.AI芯片：人工智能的基石数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络自2018年GPT-1.0模型首次发布以来，OpenAI不断迭代模型，今年发布的GPT-4.0模型，它拥有更大的参数量、更长的迭代时间和更高的准确性。随着数据不断增长和算法复杂度提高，人工智能对计算力提出了更高的要求。算力是实现人工智能产业化的核心力量，其发展对人工智能技术的进步和行业应用起着决定性作用。释放算力的价值对国家整体经济发展将发挥推动作用。计算力指数每提高1点，数字经济和GDP将分别增长 3.5和1.8。可见，国家计算力指数越高，对经济的拉动作用越强。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5%。中国智能算力规模及预测全球AI支出、数字化转型支出及 GDP 增长趋势预测-5%0%5 %05 20202120222023E2024EAI支出增幅DX支出增幅GDP增幅0.0200.0400.0600.0800.01000.01200.01400.0200222023E2024E2025E2026E百亿亿次浮点运算/秒（EFLDPS）02.AI芯片算力发展的三个阶段数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫做AI芯片。但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。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）。第一阶段：因为芯片算力不足，所以神经网络没有受到重视。第二阶段：通用芯片CPU的算力大幅提升，但仍然无法满足神经网络的需求。第三阶段：GPU和和新架构的AI芯片推进人工智能落地。AI芯片算力发展阶段起步发展期反思发展期发展应用期低迷发展期稳步发展期蓬勃发展期人工智能诞生机器定理证明智能跳棋程序 任务失败目标落空机器翻译笑话百出定理证明发展乏力 专家系统遍地开花人工智能转向实用医疗专家系统化学专家系统低质专家系统 多项研究发展缓慢专家系统发展乏力神经网络研究受阻 互联网推动人工智能不断创新和实用深蓝战胜国际象棋冠军IBM提出智慧地球我国提出感知中国 深度学习和大数据兴起带来了人工智能的爆发物联网云计算大数据 初春初冬初秋寒冬复苏爆发第一阶段第二阶段第三阶段002010时间03.国内外AI芯片差距较大数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络在AI芯片领域，国外芯片巨头占据了大部分市场份额。全球范围内主要布局人工智能芯片的厂商有Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google等。美国的巨头企业，凭借着多年在芯片领域的领先地位，迅速切入AI领域并积极布局，目前已经成为该产业的引领者。我国AI芯片产业起步较晚，技术上与世界先进水平也还存在着较大的差距。国内AI芯片市场也较为分散，集中度低。随着数字经济的兴起，人工智能已经深入渗透到各个行业，特别是在互联网等科技公司中更为普及。这些公司对于计算机软件技术和存储设备的要求极高，因此对于底层技术的布局和提升更为重视，尤其是在人工智能芯片领域。AI芯片产业图谱芯片设计芯片制造芯片封测GPUASICFPGA存算一体芯片04.全球人工智能芯片市场高速增长数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络IDC预计，到2025年人工智能芯片市场规模将达726亿美元。人工智能芯片搭载率将持续增高，目前每台人工智能服务器上普遍多配置2个GPU，未来18个月，GPU、ASIC和FPGA的搭载率均会上升。2022年加速服务器市场规模达到67亿美元，同比增长24%。其中GPU服务器依然是主导地位，占据89%的市场份额，达到60亿美元。同时NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器以同比12%的增速占有了11%的市场份额，达到7亿美元。全球人工智能服务器 GPU、ASIC 和 FPGA芯片搭载率2%2%3%7%8%1%3%5%9%7%2%未知8876543210GPU当前GPU未来18个月GPU2%2%5%7%9%3%3%4%8%6%3%未知8876543210ASIC当前ASIC未来18个月ASIC2%2%6%3%3%7%6%3%未知8876543210FPGA当前FPGA未来18个月FPGA05.中国AI芯片市场呈现出显著的增长趋势数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络根据市场规模分析，随着越来越多企业将人工智能应用于终端产品，人工智能芯片的需求快速增长。AI芯片广泛应用于云计算、数据中心、边缘计算、消费电子、智能制造、智能驾驶、智能金融及智能教育等领域。近年来，我国的AI芯片行业备受关注，不断涌现出新的生产设计商，市场规模也不断扩大。数据显示，2021年我国AI芯片市场规模达到427亿元，同比增长124%。预计到2023年，市场规模将进一步扩大至1206亿元。2017-2023年中国AI芯片市场规模预测趋势图（亿元）中国人工智能芯片市场规模占比0.0.0 .00.0.0P.0.0p.0.0.00.0%GPUNPUASICFPGA0.0200.0400.0600.0800.01000.01200.01400.020020202120222023E06.深度学习模型复杂度对芯片算力需求激增数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络AI运算指以“深度学习”为代表的神经网络算法，需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图像、语音等）。需要硬件具有高效的线性代数运算能力，计算任务具有：单位计算任务简单，逻辑控制难度要求低，但并行运算量大、参数多的特点。对于芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高的需求。自2012年以来，人工智能训练任务所需求的算力每3.43个月就会翻倍，大大超越了芯片产业长期存在的摩尔定律（每18个月芯片的性能翻一倍）。针对不同应用场景，AI芯片还应满足：对主流AI算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及价格等需求。从AlexNet到GPT-3，算力增长迅速10,000,000,0001,000,000,000100,000,00010,000,0001,000,000100,00010,0001,0001002012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022AlexNetTransormer：275x/2yrsAll AI Models:25x/2yrsMoores Law:2x/2yrsVGG-19ResnetSeq2SeqInceptionV3XceptionResNeXtDenseNet201ELMoMoCo ResNet50Wav2Vec 2.0TransFormerGPT-1BERT LargeXLNetMegatronMicrosoft T-NLGGPT-3Megatron-Turing NLG 530B07.AI服务器有68%价值量来自GPU数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络AI算力芯片产业链可分为：最上游的EDA 软件和IP核研发；中游的芯片，包括GPU、NPU、ASIC、FPGA 等架构；下游的AI服务器及智算中心。AI 芯片产业链人工智能算法芯片设计芯片制造人工智能芯片人工智能应用视觉算法语音处理算法自然语言处理算法机器学习芯片设计工具EDA软件IP模块硬件仿真设备晶圆代工封装测试云端边缘端终端云计算与数据中心边缘计算消费类电子智能制造智能驾驶其他08.GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络从技术架构来看，AI芯片主要分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、类脑芯片四大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片，类脑芯片颠覆传统冯诺依曼架构，是一种模拟人脑神经元结构的芯片，类脑芯片的发展尚处于起步阶段。三种技术架构AI芯片类型比较GPUFPGA(半定制化)ASIC(全定制化)定制化程度通用性半定制化定制化灵活度好好不好成本高较高低编程语言/架构CUDA、OpenCL等Verilog/NHDL等硬件描述语言,OpenCL、HLS/功耗大较大小主要优点峰值计算能力强、产品成熟平均性能较高、功耗较低、灵活性强平均性能很强、功耗很低、体积小主要缺点效率不高、不可编辑、功耗高量产单价高、峰值计算能力较低、编程语言难度大前期投入成本高、不可编辑、研发成本长、技术风险大主要应用场景云端训练、云端推断云端推断、终端推断云端训练、云端推断、终端推断代表企业芯片英伟达Tesla、高通Adreno等赛灵思Versal、英特尔Arria、百度XPU等谷歌TPU、寒武纪Cambricon09.AI芯片三剑客将互补共享市场数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络AI芯片（GPU/FPGA/ASIC）在云端同时承担人工智能“训练”和“推断”过程，在终端主要承担“推断”过程，从性能与成本来看ASIC最优；ASIC作为专用芯片，算力与功耗在通用芯片GPU具有绝对优势，但开发周期较长，落地较慢，需一定规模后才能体现成本优势；FPGA可以看做从GPU到ASIC重点过渡方案。相对于GPU可深入到硬件级优化，相比ASIC在算法不断迭代演进情况下更具灵活性，且开发时间更短。中国云端推断芯片市场结构（亿元）及增长率中国云端训练芯片市场结构（亿元）及增长率中国终端推断芯片市场结构（亿元）及增长率7.211.720.214.122.134.111.317.927.9201920202021ASICGPUFPGA72.80 x.60.509.60.40B.40c.30T.80W.00 1920202021ASICGPUFPGA8.314.827.239.355.178.513.921.533.7201920202021ASICGPUFPGA73.30.60s.10X.40Y.40T.50H.20V.60U.30 1920202021ASICGPUFPGA12.420.634.98.415.825.98.414.223.3201920202021ASICGPUFPGA69.50g.80d.20Y.30f.30c.90P.20r.00i.60 1920202021ASICGPUFPGA10.全球GPU领域处于寡头垄断的局面数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络近年来GPU市场由英特尔、英伟达和AMD三分天下，其中英特尔的市场占比份额在60%以上，其次是英伟达和AMD。英特尔的身位领先主要得益于在家用机的集成GPU芯片市场的绝对主导地位，而在AI及高性能计算方面，则英伟达凭借其自身CUDA生态占据绝对主导地位。从细分市场来看，在独显市场中，Nvidia与AMD双雄垄断市场，其2022年Q2市占率分别约为80%和20%，可以看到近年来Nvidia不断巩固自己的优势，其独立显卡市占率整体呈现上升趋势。2022Q2独显GPU市场份额PC端 GPU 三大厂商市场份额变化67.0c.0b.0i.0h.0h.0b.0b.0.0b.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0 .0.0.0.0.0.0.0 .0.0!.0.0 Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q2Intel市占率AMD市占率Nvidia市占率80 %NvidiaAMD11.AI芯片国产化有望加速数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络美国陆续收紧中国获得国际先进芯片的能力，不仅限制中国进口尖端芯片，还限制中国获得最新的芯片生产工具。中国在FPGA、GPU领域缺乏有竞争力的原创产品，只是基于FPGA/GPU做进一步开发，这主要与我国在芯片领域一直缺乏关键核心自主技术有关，FPGA/GPU 的技术壁垒已很高，很难有所突破。为了打破以美国为首的国家的技术封锁和制裁，中国对AI芯片领域的资源投入不断走高。当前，中国数字化的变革方向驱动了底层技术的逐渐提升，国际影响力也在逐年上涨，同时，在大数据、芯片设计及应用落地方面，逐步建立起了优势地位，产业发展也吸引更多海外人才回国创业、就业。中国人工智能技术方向岗位供需情况AI 相关论文发表和海外人才回国情况2021年人工智能领域领先国家与地区论文发表中国美国欧盟AI期刊出版文献占全球份额18.3%8.6%人工智能期刊引用比例20.7.8.0 20-2021年海归投递行业分布27!%9%9%7%6%文娱/服务业等其他行业IT/通信/电子/互联网生产/加工/制造商贸/零售金融商业服务房地产/建筑业能源/环保0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0产品经理高级管理岗高端技术岗人工智能芯片机器学习自然语言处理应用开发算法研发计算机视觉智能语音12.资本持续进入AI芯片市场数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络2021年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起，总金额约300亿人民币。企业方面，中国的科技巨头如百度、阿里巴巴、华为等都在人工智能芯片领域进行了大量的投资。此外，还涌现出了许多专注于人工智能芯片研发的创业公司，如寒武纪、Horizon Robotics、Cambricon 等。这些创业公司大多得到了风险投资机构的支持，如IDG、高瓴资本、启明创投等。中国的人工智能芯片市场投资情况非常活跃，政府、企业和风投机构都在加大对人工智能芯片领域的投入。这也进一步促进了中国人工智能产业的发展和创新。中国人工智能芯片行业投融资轮次情况中国人工智能芯片行业融资整体情况02040608000020202120222023.1-2融资金额（亿元）融资事件数（起）051015202530种子轮天使轮Pre-A轮A轮A 轮Pre-B轮B轮B 轮C轮C 轮D轮战略投资2000222023.1-213.平台生态之争决定未来AI芯片的市场表现数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络广义上AI开源平台定义为一个深度学习的工具箱，用户可以通过开放平台，基于底层计算芯片运行算法系统。因此AI芯片厂商只有具备支持主流开源平台，才能形成稳定客户群。两大开源平台Tensorflow与Caffe，Caffe2 和mxet也逐步兴起，AI开源平台众多。广义AI硬件开发环境是专门针对AI硬件推出的适应于硬件计算的开发环境，用户能利用C、C 等软件语言更方便的基于AI芯片进行顶层应用开发，同时可以起到硬件加速的效果。目前比较流行的AI开发环境是Nvidia的CUDA，Xilinx推出了SDAccel开发环境，Altera推出了OpenCL SDK 开发环境。主流AI开源平台简介部分AI硬件平台开源生态支持情况公司/高校时间名称简介Stanford2013.10Caffe自2013年底以来第一款主流的工业级深度学习工具包,计算机视觉界最流行的工具包之一DMLC2015.09mxnetMxNet是-一个提供多种API的机器学习框架，主要面向RPython和Julia等语言,目前已被亚马逊云服务采用。Google2015.11Tensorflow谷歌第二二代联机版人工智能深度学习系统,能同时支持多台服务器。Facebook2015.12Torch深度学习函式库Torch的框架,旨在鼓励程序代码再利用及模块化编程。Microsoft2016.01CNTKCNTK支持RNN和CNN类型的各类网络模型。Facebook2017.04Caffe2Caffe2延续了Caffe对视觉类问题的支持，且增加了对RNN和LSTM支持，功能更加完善公司平台名称类别支持的开源生态平台NVIDIATesla V100GPUCaffe,Cff2,TensorFlow.Torch,CNTK等XilinxreVISIONFPGACaffeGoogleTPU2ASICTensorFlowQualcommNPESDKASICTensorFlow、Caffe、Caffe2华为麒麟970ASICTensorlow、Cffe Caffe214.AI芯片行业发展遭遇的挑战数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络市场议价能力低01目前中国AI芯片行业面对的消费者主要包括互联网、智能手机和自动驾驶等行业，这些行业对AI芯片的市场需求量相对较大，市场依赖程度高。在当前数字化经济不断发展的背景下，这将会在一定程度上提高AI芯片行业的需求量。缺乏核心自主技术02与国外主流企业相比，目前我国在AI芯片开发领域仍然缺乏具有竞争力的产品，缺乏关键的核心自主技术。这将会导致关键设备落后于国际一流水平，难以突破行业发展瓶颈。商用前景广阔，但落地困难03AI芯片商用前景广阔，但落地困难的局面导致行业并未形成稳定的市场格局。需要突破存储瓶颈04在以传统冯诺依曼架构方式为主的AI芯片市场中，当运算能力发展到一定程度，存储部件就决定了AI芯片的性能上限。同等条件下，“存算一体”架构能够有效降低AI芯片能耗和成本，突破“存储墙”难题，是AI芯片未来发展主流方向。15.AI芯片行业发展关注三大趋势数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络01AI场景和算法推动AI芯片走向专业化GPU在处理大量并行计算任务中表现出色，且可通过加速设计更好地发挥AI潜能，但也存在功耗高、成本高等缺点。目前，GPU仍然是AI训练所需算力的主要硬件选择。FPGA具有较强的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性，但其缺点在于价格较高、编程复杂，因此在半定制化AI场景中具备优势。ASIC具有更高的处理速度和更低的能耗，并且可针对特定AI任务进行优化设计，从而在性能和能耗方面具备更好的综合素质，这使其在全定制化AI场景中表现优异。02类脑、量子技术推动AI芯片走向多样化随着拟态神经元、量子等前沿技术的发展，AI芯片逐渐发展出类脑、量子等多样化技术路径的新型芯片，类脑芯片更是开始走向商用化。类脑芯片拥有大规模并行计算、超低功耗和超低延迟等技术潜力，这些优势使其在未来AI应用场景中扮演重要的角色。类脑芯片和量子芯片作为新型芯片技术，拥有巨大的潜力，将在未来的AI和计算领域发挥重要作用，为我们带来更高效、更强大的计算能力。03AI芯片应用领域不断拓展随着人们对生活品质要求的提高，AI芯片已应用于众多前沿及快速发展的下游领域，AI芯片应用的不断拓展。随着数字化时代的到来，我国产业也纷纷开始数字化转型，带动AI芯片需求的增长，以支持高效处理海量数据，从而推动AI芯片行业的快速发展和持续创新。可以预计，在未来我国数字化转型持续推进的背景下，AI芯片将存在广阔的应用市场，需求不断增加，推动行业快速发展阶段。本报告为简版报告，内容均从嘉世咨询原有完整报告中精炼提取，如需了解详细内容，请联系：.本报告中的所有内容，包括但不限于文字报道、照片、影像、插图、图表等素材，均受中华人民共和国著作权法、中华人民共和国著作权法实施细则及国际著作权公约的保护。本报告的著作权属于上海嘉世营销咨询有限公司所有，如需转发、转载、引用必须在显著位置标注出处，并且不得对转载内容进行任何更改。本报告是免费报告，任何机构和个人不得将本报告用于收费为目的经营活动。版权说明版权归属 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集成芯片前沿技术科学基础专家组中国计算机学会集成电路专业委员会中国计算机学会容错计算专业委员会2023 年 10 月2023集成芯片与芯粒技术白皮书在本白皮书的编写过程中，国内多位集成芯片和芯粒领域专.

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 1|请务必仔细阅读报告尾部的投资评级说明和声明 行业专题报告行业专题报告|光学光电子光学光电子 存量竞争格局难改，兆驰一家独盈 LED 芯片专题报告 核心结论核心结论 行业评级行业评级 中配中配 前.

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智能驾驶研究框架（二）智驾芯片及域控制器证券研究报告分析师 杨 烨SAC证书编号：S01联系人 王妍丹2023年10月1日 2智能驾驶研究框架：（二）智驾芯片及域控制器 智能驾驶. 

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 证证券研究券研究报报告告本报告仅供华金证券客户中的专业投资者参考本报告仅供华金证券客户中的专业投资者参考请请仔仔细细阅阅读读在在本本报报告告尾部尾部的的重重要要法法律律声声明明显示驱动芯片显示驱动芯片.

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2 0 2 3 年深度行业分析研究报告目录目录1.光芯片原理阐述及产业链环节2.光芯片市场空间及竞争格局3.光芯片技术发展路线及新兴赛道拓展4.相关标的1.光芯片原理阐述及产业链环节2.光芯片市场空间.

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芯片行业及其人才与人力资源服务需求分析 2022-2023 十大行业洞察序言芯片行业为何受到关注，行业人才与人力资源发展状况如何：芯片行业是数字化经济发展核心基础行业。行业的发展涉及国家安全和战略部署. 

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 王鹏鹏中国移动动研究院 项项目经经理1.DPU技术现状及挑战2.DPU硬件标准化思考3.DPU硬件标准化探索4.中国移动DPU标准及生态建设 DPU是继CPU、GPU之后的数据中心第三颗大芯片，本质是.

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 2 0 2 3 年深度行业分析研究报告目 录 1 光芯片AI浪潮下算力基座 2 国产替代空间广阔，下游应用多点开花 1.1 光芯片基本概念 1.2 光芯片技术原理 1.3 光芯片原材料 1.4 光芯片. 

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201硅光技术硅光技术利用半导体工艺、利用半导体工艺、集合光子与电子技术的优点，集合光子与电子技术的优点，开启光通信更高速率、更高集成度时代开启光通信更高速率、更高集成度时代硅光技术核心理念是“芯片.

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光芯片：速率升级和份额提升驱动产业加速成长光芯片：速率升级和份额提升驱动产业加速成长光模块系列报告之三光模块系列报告之三长城证券产业金融研究院分析师侯宾执业证书编号：S01证券研.

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