中投網2024-08-23 08:08 來源：中投網
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人工智能（AI）芯片是專門為處理人工智能應用中的大量計算任務而設計的集成電路。它們在性能、功耗和成本方面與傳統通用芯片有所不同，因為它們針對特定的計算任務進行了優化。AI芯片可以根據技術架構分為GPU、FPGA、ASIC及類腦芯片，同時CPU也可執行通用AI計算。AI芯片還可以根據其在網絡中的位置分為云端AI芯片、邊緣及終端AI芯片，以及根據其實踐目標分為訓練芯片和推理芯片。
全球AI芯片市場正在快速增長，預計在未來幾年將持續擴大。2022年全球AI芯片市場規模約為441.7億美元，預計到2024年將達到671億美元，年均復合增長率為15.0%。在區域分布上，歐美地區是全球AI芯片的重要市場，長期維持行業領先地位，而亞太地區也表現出色。
圖表：2022-2025年全球AI芯片市場規模預測
數據來源：中投產業研究院整理
中國AI芯片行業市場規模也在持續擴大，逐漸成為全球AI芯片市場的重要力量。從2018年的約64億元增長至2021年的850億元，年均復合增長率高達67.7%。中國AI芯片行業2023年投資數量共79起，投資金額達151.25億元。
圖表：2016-2024年中國AI芯片行業投資數量
數據來源：IT桔子、中投產業研究院整理（截至2024年8月22日）
圖表：2016-2024年中國AI芯片行業投資金額
數據來源：IT桔子、中投產業研究院整理（截至2024年8月22日）
在技術進展方面，AI芯片行業正在不斷涌現出新的技術和產品，包括更高效的算法、更先進的芯片制造技術、更強大的計算能力等。同時，AI芯片的應用場景也在不斷擴大，涵蓋從自動駕駛、智能家居到醫療健康等多個領域。
各國政府也在積極布局AI芯片產業，出臺了一系列政策以支持其發展。例如，中國政府提出了到2025年芯片自給率達到70%的目標，并在稅收、投融資、研發、進出口等方面提供政策支持。歐盟、美國、日本、韓國等也在加大對其芯片產業的扶持力度，以應對全球缺芯現狀并推動技術創新。未來，AI芯片行業有望繼續保持快速發展的趨勢，并在多個領域發揮重要作用。
中投產業研究院發布的《2024-2028年全球人工智能芯片行業發展現狀及趨勢預測報告》共八章。報告首先介紹了人工智能芯片行業的相關概述，接著分析了全球人工智能芯片發展狀況，然后對全球人工智能芯片重點區域市場發展做了詳細分析，并介紹了人工智能芯片細分產品類型發展狀況；接下來，報告對全球人工智能芯片原材料及核心設備市場行了詳細分析，并對全球人工智能芯片應用領域需求潛力做了細致分析；最后，報告對全球人工智能芯片主要廠商作了詳細解析，并對全球人工智能芯片未來發展前景進行了科學合理的預測。
報告目錄
第一章 AI芯片基本概述
1.1 AI芯片的相關介紹
1.1.1 AI芯片的內涵
1.1.2 AI芯片的分類
1.1.3 AI芯片的要素
1.1.4 AI芯片生態體系
1.2 AI芯片產業鏈分析
1.2.1 AI芯片產業鏈結構
1.2.2 關鍵原材料與設備
1.2.3 下游應用市場需求
第二章 2022-2024年全球AI芯片市場發展現狀及技術研發狀況
2.1 全球AI芯片市場發展綜述
2.1.1 全球AI芯片市場規模
2.1.2 全球AI芯片研發投入
2.1.3 全球AI芯片市場格局
2.1.4 全球科技公司加速布局
2.2 全球AI芯片核心技術進展分析
2.2.1 深度學習算法
2.2.2 神經網絡技術
2.2.3 計算集成技術
2.2.4 模型壓縮技術
2.3 全球AI芯片專利技術研發狀況
2.3.1 專利申請狀況
2.3.2 專利技術構成
2.3.3 專利申請人分析
2.3.4 專利發明人分析
2.3.5 技術創新熱點
第三章 2022-2024年全球AI芯片重點區域發展分析
3.1 美國AI芯片行業發展狀況
3.1.1 美國AI芯片市場規模
3.1.2 美國AI芯片巨頭業績
3.1.3 美國對中國AI芯片技術的限制
3.2 中國AI芯片行業發展狀況
3.2.1 中國AI芯片發展階段
3.2.2 中國AI芯片市場規模
3.2.3 中國AI芯片發展水平
3.2.4 中國AI芯片產業化狀況
3.2.5 中國AI芯片區域分布
3.2.6 中國AI芯片研發水平
3.3 韓國AI芯片行業發展狀況
3.3.1 AI對韓國經濟的影響
3.3.2 韓國芯片出口量創新高
3.3.3 韓國AI芯片巨頭誕生
3.3.4 韓國AI芯片投資規劃
3.4 日本AI芯片行業發展狀況
3.4.1 日企投巨資振芯片業
3.4.2 日本AI財稅政策解析
3.4.3 日本加速布局AI產業
3.4.4 日本AI芯片創業公司布局
3.4.5 軟銀收購英國AI芯片制造商
第四章 2022-2024年全球AI芯片市場細分產品類型分析
4.1 通用芯片GPU
4.1.1 GPU基本概述
4.1.2 GPU與CPU對比分析
4.1.3 全球GPU市場規模分析
4.1.4 全球GPU市場增長因素
4.1.5 全球GPU市場細分分析
4.1.6 全球GPU市場發展預測
4.2 半定制化芯片FPGA
4.2.1 FPGA基本概述
4.2.2 全球FPGA研究狀況
4.2.3 全球FPGA市場規模分析
4.2.4 全球FPGA市場競爭格局
4.2.5 全球FPGA市場發展方向
4.3 全定制化芯片ASIC
4.3.1 ASIC基本概述
4.3.2 ASIC芯片的獨特優勢
4.3.3 全球ASIC芯片發展現狀
4.3.4 細分產品TPU分析
第五章 2022-2024年全球AI芯片市場原材料及核心設備市場分析
5.1 全球AI芯片市場原材料--半導體硅片
5.1.1 全球半導體硅片發展態勢
5.1.2 全球半導體硅片營收規模
5.1.3 全球半導體硅片出貨規模
5.1.4 全球半導體硅片企業布局
5.2 全球AI芯片市場原材料--光刻膠
5.2.1 全球光刻膠市場規模分析
5.2.2 全球光刻膠市場區域分布
5.2.3 全球光刻膠市場競爭格局
5.2.4 全球光刻膠企業產品布局
5.2.5 全球光刻膠投資并購情況
5.3 全球AI芯片市場核心設備--光刻機
5.3.1 全球光刻機產業發展歷程
5.3.2 全球光刻機研發難度水平
5.3.3 全球光刻機市場發展規模
5.3.4 全球光刻機市場競爭格局
5.3.5 全球光刻機價格水平狀況
5.3.6 全球光刻機細分市場分析
5.3.7 全球光刻機重點企業運營
5.4 全球AI芯片市場核心設備--刻蝕設備
5.4.1 全球刻蝕設備市場規模
5.4.2 全球刻蝕設備產品結構
5.4.3 全球刻蝕設備競爭格局
5.4.4 全球刻蝕設備發展趨勢
第六章 2022-2024年全球AI芯片應用領域需求分析
6.1 自動駕駛汽車領域AI芯片需求分析
6.1.1 全球自動駕駛汽車市場規模分析
6.1.2 全球自動駕駛汽車市場前景展望
6.1.3 自動駕駛SoC全球市場總體規模
6.1.4 AI芯片在全球自動駕駛汽車領域的應用潛力
6.2 智能家居領域AI芯片需求分析
6.2.1 全球智能家居設備市場規模
6.2.2 全球智能家居市場發展前景
6.2.3 AI芯片在全球智能家居領域的應用潛力
6.3 數據中心領域AI芯片需求分析
6.3.1 全球數據中心市場規模分析
6.3.2 全球數據中心市場發展前景
6.3.3 AI芯片在全球數據中心領域的應用潛力
6.4 機器人領域AI芯片需求分析
6.4.1 全球機器人市場規模分析
6.4.2 全球機器人市場發展前景
6.4.3 AI芯片在全球人形機器人領域的應用潛力
第七章 2022-2024年全球AI芯片主要廠商分析
7.1 英特爾Intel
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 企業財務狀況
7.1.3 AI芯片發展地位
7.1.4 AI芯片產業布局
7.1.5 AI芯片研發動態
7.2 英偉達NVIDIA
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 企業財務狀況
7.2.3 AI芯片發展地位
7.2.4 AI芯片產業布局
7.2.5 AI芯片研發動態
7.3 超微半導體公司AMD
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 企業財務狀況
7.3.3 AI芯片發展地位
7.3.4 AI芯片產業布局
7.3.5 AI芯片研發動態
7.4 高通公司Qualcomm
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 企業財務狀況
7.4.3 AI芯片發展地位
7.4.4 AI芯片產業布局
7.4.5 AI芯片研發動態
7.5 寒武紀
7.5.1 企業發展概況
7.5.2 企業財務狀況
7.5.3 AI芯片發展地位
7.5.4 AI芯片產業布局
7.5.5 AI芯片研發動態
7.6 華為海思
7.6.1 企業發展概況
7.6.2 企業財務狀況
7.6.3 AI芯片發展地位
7.6.4 AI芯片產業布局
7.6.5 AI芯片研發動態
第八章 全球AI芯片行業投融資分析及前景展望
8.1 全球AI芯片行業融資情況
8.1.1 行業融資數量
8.1.2 行業融資金額
8.1.3 行業融資事件
8.2 全球AI芯片行業SWOT分析
8.2.1 優勢（Strengths）
8.2.2 劣勢（Weaknesses）
8.2.3 機會（Opportunities）
8.2.4 威脅（Threats）
8.3 全球AI芯片行業發展前景
8.4 全球AI芯片行業發展趨勢
8.4.1 技術趨勢
8.4.2 產品趨勢
8.5 全球AI芯片行業發展建議
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