6只人工智能芯片龙头股票-人工智能芯片市场规模

最近，人工智能（AI）芯片强势亮相。先是中科寒武纪科技完成1亿美元A轮融资，成为全球AI芯片领域首家独角兽初创公司，随后华为推出全球首款AI芯片，在A股市场，国内芯片领域已成为近年来少数几个具有良好可持续性的行业之一。

人工智能需要“芯”、“端”、“云”三者协同配合才能发挥最大效能。核心芯片是人工智能的战略制高点。未来人工智能应用的主战场将在云端和终端。目前的需求远未达到爆炸式增长。云芯片以及基于手机智能终端、传感器、IOT、内存的芯片的完善是大势所趋。

AI芯片生态：云端携手并进

在产业发展史上，每一次重大的产业变革，总会带来新的重大机遇。人工智能的三个核心要素是数据、算法和计算能力。人工智能时代，对算力的需求呈指数级增长，超过摩尔定律。算力的供需已经出现了巨大的缺口。巨大的差距也代表着时代的机遇。传统X86架构芯片无法满足需求，时代呼唤新一代计算芯片平台。

深度学习是人工智能算法的发展方向。深度学习项目的构建可以分为训练和推理两个环节。常用芯片如下图所示：

来源：互联网

目前人工智能芯片的需求可以概括为三类：一是企业培训环节和实验室研发阶段；第二，人工智能应用的云推理；第三，终端的设备推断。由此可以勾勒出人工智能芯片的生态系统：训练层、云端推理层和设备端推理层。

图2：AI芯片生态系统

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(1) 训练层——NVIDIA是唯一一家

在训练层，GPU是目前最好的选择。目前GPU加速市场由NVIDIA主导，众多巨头也纷纷发起挑战。例如，谷歌于2017年5月发布了TPU 2.0。

(2)云推理——FPGA前景广阔

在云推理过程中，GPU不再是最佳选择。目前，3A（阿里云、亚马逊、微软Azure）都探索了云服务器+FPGA芯片的模式来替代传统CPU，支持云端推理过程的技术密集型任务。

图3：全球7大超级数据中心均采用FPGA

目前云推理市场的需求还没有进入真正的高速爆发期。大多数人工智能应用仍处于实验阶段，尚未在消费市场形成巨大需求。各个云计算服务提供商似乎都打算在这个时期依靠自己的云服务优势来竞争。在突破点到来之前，布局您自己的云端FPGA 应用生态系统。

(3) 设备推断——远未成熟

未来相当多的人工智能应用场景将要求终端设备具备足够的推理计算能力，这就需要新型低功耗异构芯片赋予设备足够的算力，以应对未来日益增多的人工智能应用场景。主流场景包括智能手机、ADAS、CV设备、VR设备、语音交互设备和机器人。例如，华为的麒麟970旨在为手机上的深度学习实现强大的本地计算能力。

总之，人工智能需要“芯”、“端”、“云”三者协同配合，才能发挥最大效能。未来人工智能应用的主战场将在推理环节，目前的需求还远没有爆发。未来需要加快末端改进。除了云芯片之外，基于手机智能终端、传感器、物联网、内存等芯片的改进是大势所趋。

消费旺季开启经济周期

九月和十月是消费电子产品的传统旺季。苹果iPhone 8将于9月12日发布，国内厂商也摩拳擦掌，推出新品跟进。 9月11日，小米将推出新一代小米MIX 2，首款搭载麒麟970芯片的机型。华为新一代Mate系列产品将于10月16日在德国慕尼黑发布。随着智能手机的海量出货，消费电子产业链有望进入新的景气周期。

AI云+终端芯片、大数据存储芯片、物联网智能芯片等需求的进一步爆发，将加剧芯片等电子元器件供需紧张的局面。现在很多电子元件的价格也在不断的上涨。国内芯片等电子元件厂商将受益于这波涨价潮和国产替代产业的趋势。

从全球范围来看，2016年AI芯片市场规模达到6亿美元，预计到2021年将达到52亿美元，年复合增长率达53%，增长迅速，发展空间巨大。 GPU目前在AI芯片市场占据主导地位，市场份额高达35%。人工智能应用中的一个重要场景是智能家居，目前全球市场份额已达810亿美元。

图4：人工智能芯片市场规模预测（亿美元）

梳理受益对象

目前，高端芯片制造仍掌握在英特尔、高通等美国厂商手中，但中国的芯片基础并不薄弱。近10年来，中国芯片专利增长速度惊人，已成为芯片专利申请第一大国。政府工作报告中人工智能被列入国家战略发展规划。人工智能是变道和超车的机会。一些国内企业已经在人工智能产业链上布局，在核心芯片、大数据、生物识别等领域进行布局。国内企业在物联网、安全等领域取得突破，终端AI芯片正迎来加速发展期。

（研究员/朱英迪）