ai芯片快速演进（ai芯片 通俗易懂）

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本文目录一览：

• 1、2023-2029年全球及中国AI视觉芯片市场现状及未来发展趋势
• 2、AI芯片的发展趋势是什么
• 3、为什么是GPU?一文深度梳理AI算力芯片

2023-2029年全球及中国AI视觉芯片市场现状及未来发展趋势

1、市场规模与增长 全球市场：全球AI视觉芯片市场在20232029年间呈现出强劲的增长势头，市场总规模从2019年的279亿元增长到2029年的635亿元，复合增长率高达279%。 中国市场：中国AI视觉芯片市场规模从2019年的95亿元增至2029年的244亿元，复合增长率高达280%，显示出中国市场的快速发展和巨大潜力。

2、市场研究显示，全球AI芯片市场规模有望在2029年达到8960亿美元，预计到2024年，中国AI芯片市场规模将突破1000亿元。新兴企业如Tenstorrent计划推出的AI芯片放弃了HBM技术，转而使用GDDR6显存，这不仅有助于降低芯片生产成本，也将推动AI芯片在各个行业的广泛应用。

3、据了解，芯片核心竞争力是衡量当代一国信息科技发展水平核心指标，芯片产业链包括设计、制造、封装、测试、销售，其中芯片设计占据重中之重的地位，芯片核心实力重心也在芯片设计。TMT 产业发展焦点的 5G 芯片、AI芯片，也着眼于芯片设计，而芯片设计离不开芯片设计软件EDA。

4、市场前景广阔，预计2029年中国GPU市场规模将达36万亿元，全球占比提升至38%，国产替代从“政策驱动”向“技术 + 生态驱动”转型。总的来说，国产GPU在政策与需求双轮驱动下，已从技术空白迈向规模化替代，未来需突破生态壁垒与供应链限制，才能真正实现从“跟跑”到“并跑”。

5、-2029年中国战略及主要产业用人招聘需求将呈现多元化、技术化、高端化的趋势。整体趋势 在数字经济与人口结构变迁的双重驱动下，中国人才招聘行业正经历颠覆性变革，技术渗透、模式创新、需求升级的深度融合推动了行业的发展，并预计在未来几年持续加强。

AI芯片的发展趋势是什么

发展趋势 性能提升：未来，AI芯片将朝着更高性能的方向发展，以满足更复杂的人工智能应用需求。功耗降低：随着技术的不断进步，AI芯片的功耗将进一步降低，提高能效比。体积缩小：为了满足嵌入式系统的需求，AI芯片的体积将不断缩小。边缘计算：随着边缘计算的兴起，嵌入式AI芯片将得到更广泛的应用，实现数据的本地化处理和分析。

制程工艺3纳米是发展趋势，它能提升性能、降低功耗、增加晶体管密度。英伟达Rubin GPU可能采用台积电3纳米工艺；amd MI350系列升级到3纳米；英特尔PC端Lunar Lake SoC已使用3纳米。高带宽内存（HBM）HBM是关键组件，目前多采用第五代HBM - HBM3E，下一代芯片几乎都将采用第六代HBM - HBM4。

智能手机：全球智能手机市场的主导厂商，如苹果和华为，已在其手机芯片中配置了专门用于AI运算的人工智能芯片。例如，华为的麒麟970采用了独立的NPU，专门用于人工智能计算任务。其他领域：人工智能处理器的应用范围不仅限于智能手机，还包括智能家居、自动驾驶汽车等领域。

为什么是GPU?一文深度梳理AI算力芯片

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

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