人工智能芯片技术的发展趋势具体包括如下方面:
(1)芯片行业整体受到政策鼓励支持,AI 芯片发展受益国内需求和国产化进程
芯片是信息化时代、数字化时代的基石。中国作为全球最大的半导体消费市场,芯片自给率不足,严重依赖进口。为发展国产芯片,实现进口替代,近年来政府出台了一系列政策支持国产芯片行业发展。
2020 年 8 月,国务院发布的《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》提出将从财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等 8个方面对集成电路和软件产业进行扶持,以加快集成电路和软件产业发展。AI芯片的发展将受益于芯片国产化的政策支持和庞大的国内市场需求。
(2)AI 芯片研发将从技术导向转向场景导向
目前 AI 芯片设计更多的是从技术需求的角度出发,如芯片架构的选择、芯片性能指标提升等。随着 AI 芯片领域的竞争越来越激烈,各芯片企业除了在技术层面有所突破,还需加大应用场景的布局,以抢占更多的发展机遇。思瀚发布《2023-2028年中国人工智能芯片行业市场现状及投资前景预测报告》
为了适应碎片化的应用市场,未来的芯片设计需要以客户终端需求为导向,从需求量、商业落地模式、市场壁垒等各个方面综合分析落地的可行性,借助场景落地实现 AI芯片的规模发展。
(3)AI 芯片发展从侧重云端向端云一体化发展
云端芯片聚焦非实时、长周期数据的大数据分析,能够支持大量运算共同运行,目前云端 AI 芯片应用已经相对成熟。随着智能音箱、自动驾驶、无人机、安防监控等应用的丰富,云端的部分推理乃至训练算力将迁移至边缘和终端侧,支撑本地业务的实时智能化处理与执行。边缘和终端侧对 AI 芯片的需求更为多样、更强调低功耗低成本、技术要求相对较低。
得益于人工智能等多种因素的推动,边缘计算将逐渐在公共安防、智能家居、智能交通等诸多领域应用。随着边缘计算兴起,端云一体化的算力布局方案渐成主流,不仅可以实现对算法结构的优化,还从本质上赋能各边缘和终端应用,提供更好更完整的解决方案。