ai芯片为什么火了（ai芯片 知乎）

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本文目录一览：

• 1、AI智能算力需求推动芯片到服务器至算力租赁赛道进入高速增长
• 2、AI芯片哪些商业应用场景最火热
• 3、为什么是GPU?一文深度梳理AI算力芯片

AI智能算力需求推动芯片到服务器至算力租赁赛道进入高速增长

1、AI智能算力需求确实推动了芯片、服务器至算力租赁赛道进入高速增长阶段。芯片市场：需求激增：随着AI大模型的广泛应用，对高性能算力的需求急剧增加，这直接推动了专用芯片如GPU、ASIC、FPGA和NPU等的发展。

2、AI芯片是算力发展的基石，然而，服务器作为实现这些算力应用的重要工具，其作用同样至关重要。根据TrendForce的预测，AI服务器市场正在快速增长，预计到2026年，AI服务器的出货量将达到236万台，市场份额将增至15%。

3、算力租赁概念的兴起，反映了企业对算力资源的看好和需求的增长。企业通过购买算力服务器，开展算力租赁业务，不仅满足了市场对算力的需求，也为企业创造了新的增长点。代表性企业中，鸿博股份通过算力租赁概念实现了股价的大幅增长，中贝通信则计划在合肥市投资建设智算中心项目。

4、算力租赁是指公司将自建的算力服务器出租给其他企业，按月或按年收取租金的一种业务模式。以下是关于算力租赁概念的详细梳理：市场背景与需求：算力需求高涨：尤其在大模型时代，数据处理对算力的需求非常高，市场当前处于供不应求状态。

5、寒武纪（688256）：上半年净利润同比增长超300%，主要受益于AI芯片需求爆发，大客户订单持续放量。 科大讯飞（002230）：中报净利润增长65%，教育、医疗等AI应用场景商业化加速。 中科曙光（603019）：算力基建龙头，上半年净利增长120%，AI服务器订单暴增。

AI芯片哪些商业应用场景最火热

在安防行业应用上，AI芯片能够将现如今的安防设备进行智能化提升，能够提升安防设备的实时监控以及报警功能。03 在自动驾驶汽车行业应用中，AI芯片正在逐渐成为自动驾驶计算平台上的一个核心组成部分，能够给自动驾驶技术的发展带来极大的推动力。

应用场景：华为AI芯片的应用场景非常广泛，包括智能手机领域的图像识别、智能拍照、智能助手等功能；云计算领域的大数据分析、数据挖掘等；以及自动驾驶、智能制造、智能家居等多个领域。自主研发的重要性：通过自主研发AI芯片，华为可以掌握核心技术和知识产权，提高产品的竞争力。

谷歌TPU：专为机器学习设计，最新升级版本TPU v5p性能显著提升，训练效率是TPU v4的8倍，同时在内存和带宽方面也有显著增强。谷歌对AI芯片市场的迅速扩张持乐观态度。amd MI300系列：包括MI300X和MI300A，分别在训练和推理方面表现出色。AMD对市场前景的乐观预测也显示了AI芯片市场的巨大潜力。

无人驾驶领域是AI芯片最火热的应用场景之一。随着技术的日益成熟，无人驾驶汽车正在向商业化落地迈进。AI芯片作为无人驾驶汽车的核心之一，可以通过对各种传感器数据的处理和分析，实现精准的车辆自动驾驶和行驶。并且，AI芯片可以不断学习和优化，使车辆的自动驾驶能力不断提升。

当前市场上的AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC和NPU。GPU：最初设计用于图形和图像处理，但因其强大的并行计算能力，也被广泛应用于深度学习等领域。GPU能够通过大量的计算单元同时处理多个任务，在处理大规模数据集和复杂模型时表现出色。FPGA：因其高度的灵活性和可扩展性而受到青睐。

三是全栈AI生态完善，硬件产品矩阵覆盖多级别，软件与模型支持丰富，兼容Windows 11 AI + PC标准。四是技术有突破，采用4nm/7nm先进工艺，性能较前代提升明显。应用场景广泛，涵盖数据中心与AI计算、终端设备与消费级应用、行业专用场景、边缘计算与嵌入式系统等。

为什么是GPU?一文深度梳理AI算力芯片

在AI算力芯片领域，产业链分为CPU、GPU、ASIC、FPGA等。从CPU到GPU，再到ASIC、FPGA，各有特点。CPU是中央处理器，负责执行指令；GPU侧重并行计算，处理大规模简单计算；ASIC根据特定需求定制计算能力，但应用场景有限；FPGA则通过现场编程满足特定需求。

这种优化虽然合理，但可能导致客户量减少，被业内人士形容为“大号的AI芯片”或“升腾的友商”。BR100看起来是介于传统GPGPU和AI芯片之间的一个形态，技术混血。

国际主流AI芯片 谷歌TPU：专为机器学习设计，最新升级版本TPU v5p性能显著提升，训练效率是TPU v4的8倍，同时在内存和带宽方面也有显著增强。谷歌对AI芯片市场的迅速扩张持乐观态度。AMD MI300系列：包括MI300X和MI300A，分别在训练和推理方面表现出色。

算力，作为衡量计算设备性能的指标，是GPU等硬件评估的重要标准之一。然而，TFLOPS、TOPS等术语在算力行业中常引发误解，本文将对此进行梳理，以帮助读者更好地理解这些概念及其区别。TFLOPS，即每秒浮点运算次数万亿次，是评价GPU算力的主流指标之一。与此不同，TOPS则通常用于评估处理器算力或INT8运算能力。

升腾AI软硬件平台由升腾AI处理器、服务器及异构计算架构、AI框架等组成，提供全栈AI计算解决方案。升腾AI处理器，包括升腾310与升腾910，分别针对不同应用场景，提供强大的计算能力与能效比。升腾AI服务器则根据不同需求，提供高性能、高算力密度的解决方案，满足中心侧AI推理与深度学习场景。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

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