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半岛彩票2024年AI芯片市场规模达670亿美元微美全息

发布时间:2023-09-11 12:28浏览次数: 来源于:网络

  半岛彩票通用大模型的空前突破,搅动了人工智能(AI)的一池春水。东方证券认为,AI大模型带来的芯片算力升级需求,数据中心产业链将持续受益,AI应用的用户体验也将持续改善。

  据市调机构Gartner称,用于执行人工智能(AI)工作负载的芯片市场正以每年20%以上的速度增长。

  机构预计,2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元,比2022年增长20.9%,2024年将增长25.6%,达到671亿美元。到2027年,AI芯片营收预计将是2023年市场规模的两倍以上,达到1194亿美元。Gartner分析师指出,未来大规模部署定制AI芯片将取代当前占主导地位的芯片架构(离散GPU),以适应各种基于AI的工作负载,特别是那些基于生成式AI技术的工作负载。

  AI芯片,也被称为AI加速器或计算卡,是专门用于处理AI相关计算任务的芯片。它们是构筑算力的重要基石。在大模型建设正酣的同时,大模型算力需求将进一步驱动AI芯片的研发,与健康、教育、交通等其他领域的交叉融合也逐渐加深。

  ChatGPT 这样的生成式人工智能工具在运行时,需要处理大量数据,这些数据必须从内存芯片中检索并发送到处理单元进行计算。面对大模型突破性发展带来的对AI芯片的井喷式需求,科技巨头公司和新兴企业争先涌入大模型的竞争赛道,新一轮的AI芯片竞争正在浮出水面。

  上个月,AI芯片之王英伟达(NVDA.US)Q2净利猛增422%,表明AI芯片需求持续火爆,英伟达CEO黄仁勋表示,“一个新的计算时代已经开始。全球各地的公司正在从通用计算向加速计算和生成式人工智能转型。本季度,主要云服务提供商宣布推出大规模NVIDIAH100AI基础设施,将NVIDIAAI引入各个行业,生成式人工智能的竞赛已经开始。”

  从数据上看,以目前较为主流的英伟达A100 GPU为例,大模型的单次训练要求至少百卡、千卡规模。依据当前市场价格,建设1000卡GPU规模的算力集群成本可达2亿元。

  凭借着热销全球的最尖端AI芯片 H100,英伟达无疑是本轮AI浪潮中最显眼的弄潮儿 之一。AI热潮拉动芯片订单,英伟达计划于2023年在全球范围内出货约55万片H100,H100A800GPU交货中国大陆客户或排到2024Q1。

  随着新一代AI芯片GH200的推出,英伟达将利用主要数据中心参与者的AI开支,不断扩大产品组合。预计主要数据中心参与者在2023年的AI开支将超过100亿美元。

  在 ChatGPT 引领整个 AI 芯片市场的爆发之后,英伟达成为了所有人眼中的「香饽饽」,彼时,英特尔(INTC.US)正在深入人工智能腹地,中国则是其AI芯片的“主战场”之一。上月,英特尔宣布正式面向中国市场推出第二代深度学习加速器——Habana Gaudi2,该产品可用于加速AI训练及推理。

  Habana Gaudi 2作为英特尔AI战略的关键产品之一,有望打破目前芯片市场的固有格局。

  英特尔公司执行副总裁表示,在过去六个月,AI加速芯片因为大模型的关系忽然又再火了一把,接下来我们会有更多的资源投入,利用本土团队让这些中国定制版的产品能够加速落地。

  目前全球各大芯片公司都在积极进行AI芯片的布局,同样在AI赛道上,作为新兴的AI半导体供应商,AI视觉领导者微美全息(WIMI.US)正押注强大的人工智能硬件领域,致力于为云计算和人工智能领域提供高性能、低功耗的智能半导体解决方案,开发构建核心的竞争力,通过“弯道超车”抓住机遇。

  事实上,微美全息近年来致力于AI算法的开发和应用,通过将技术算法与软件或硬件或两者集成,为客户提供全面的解决方案,实现技术目标。目前,微美全息已拥有图像处理和展示、模型输入/输出、3D建模方面的相关技术专利195件,拥有申请AI相关发明专利325项等,以领先的技术专利积累,在业务中进行模式创新,并积极提升数智化处理行业的一般领域的行业价值。

  在AI持续火热的情况下,AI芯片可以帮助公司实现规模化收入,微美全息在AI领域加足马力,尤其是在云计算、数据中心、自动驾驶等领域。同时随着AI技术的不断发展,以及AI芯片的性能不断提升,越来越贴合各种应用场景,据悉,该公司根据AI行业的发展趋势及技术演进,AI硬件的规模化生产也在不断推进,未来,微美全息将让更多的B端客户能够应用更高效的AI解决方案。

  以大模型为代表的热潮带来了AI算力需求的爆发式增长,AI算力已成推动人工智能发展的关键要素。从产业角度看,乐观地说,AI芯片可谓正处于百花齐放、百家争鸣的萌发阶段,各主体正在激烈的市场竞争中快速探索适合的成长道路。而如何进一步提升各企AI芯片竞争力?或许可以鼓励更多企业和社会资本进入AI芯片领域,加大投资力度;加快工艺创新进步,构建本土供应链体系,让AI整体发展有待突破。

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